通过研究三种版本的 Zipf 定律并将它们拟合到 Project Gutenberg 数据库中所有可用的英文文本中，我们发现其中一种版本的 Zipf 定律在整个频率域内（从 1 到最大值）仅用一个自由参数就能拟合数据库中超过 40％的文本。

Sep, 2015

本文通过随机动力学模型研究了文字 Zipf 定律的起源，并且阐述了该定律在人类语言中的语言学关联性。我们提出的模型结合了与语言结构相关的特征和长时间连续性文本生成过程中内在的记忆效应。研究结果表明，我们的模型的乘性动力学产生的等级 - 频率分布量化结果与实验数据定量一致。

Dec, 2002

从复杂性科学的角度总结了自然语言研究中使用的主要方法概念，并记录了这些方法在识别语言的通用和系统特征方面的适用性。讨论了数量语言学中三个与复杂性相关的研究趋势，包括对文本中单词频率的研究、基于时间序列分析的方法应用于研究书面文本中的相关性、以及将网络形式主义应用于自然语言研究中。

Jan, 2024

该研究介绍了一种新的研究对象 - 语言分形结构，假设一个自然语言的所有 n-gram 嵌入构成了该分形集合的代表样本，通过使用基于拓扑数据分析和数据图的最小生成树方法估计俄语和英语语言分形结构的固有维度，结果发现对于俄语和英语语言，所有的 n 值的固有维度都是接近 9 的非整数值（典型的分形集合）。

Nov, 2023

该研究分析了长篇人类语言记录的分形结构，通过将大样本的文本映射到时间序列来实现，结果证实在大型书面语言样本中存在长程相关性，而这种相关性可以通过采用以单词为基本通讯单位的语言基础启发的特定映像实现。

Jan, 2002

基于单词组成短语是语言中最基本的意义单元的简单观察，我们利用一种基于统计力学的可靠文本分区方法，将短语的 Zipf 定律拓展了九个数量级，使得文本分析得以更加严谨和广泛地进行。

Jun, 2014

此论文提出了一个简单的公式来度量语言词长的优化程度，并表明语言在优化方面的平均水平为 62％至 67％，声音上的语言单词持续时间的优化程度比字符中的写作长度更高。

Aug, 2022

通过物理学类比，定义了基于温度、化学势、熵等参数的文本分类，提出在语言学类比的基础上，研究基因组的方法，同时讨论了熵作为文本分类参数的作用和意义。

May, 2022

通过优化编码方法，本文提出了一种新的针对语言词频的 Zipf 定律推导方式，该推导结构类似于曼德布洛特的随机打字模型，但具有多个优点，可以启发对语言其他统计定律的研究，从而进一步解释其产生动机，如简单易懂和快速交流等。

May, 2016

本研究发现，单词之间发生的距离时间间隔符合 Weibull 分布，该结果对 Zipf's law 的假设提出了挑战，也对集体人类动态的显性表现具有重要影响。

Jan, 2009