本文介绍使用defaultdict嵌套counter的组合数据结构，高效统计文本中每个单词的总出现次数及其对应各词性标签（pos）的频次分布，并输出为指定格式的分析报告。
本文介绍使用defaultdict嵌套counter的组合数据结构，高效统计文本中每个单词的总出现次数及其对应各词性标签（pos）的频次分布，并输出为指定格式的分析报告。
在自然语言处理任务中，常需对带词性标注的语料（如 word/POS 格式）进行细粒度统计：不仅要获取每个词的全局频次，还需按其不同词性标签分别计数。例如输入 Pierre/NNP、Pierre/VB 时，应分别计入 NNP 和 VB 类别下。
最简洁高效的方案是采用 collections.defaultdict 与 collections.Counter 的嵌套结构：
from collections import defaultdict, Counter
wordcounts = defaultdict(Counter) # 外层：词 → Counter；内层：POS → 频次
with open(input_filename, "r") as f:
for line in f:
line = line.strip()
if not line: # 显式跳过空行，增强鲁棒性
continue
try:
word, pos = line.rsplit('/', 1) # 仅从右侧切分一次，避免词中含'/'的误判
wordcounts[word][pos] += 1
except ValueError:
# 忽略格式异常行（如无'/'或仅含'/')
continue该设计优势显著：
-
defaultdict(Counter)自动为新词初始化空Counter，无需手动检查键存在性； -
Counter原生支持+=操作与total()方法（Python 3.10+），可直接获取该词总频次； - 内层
Counter.items()保证遍历顺序稳定（插入顺序），便于结果可重现。
生成最终输出时，按题目要求格式组织字段：
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for word, pos_counter in wordcounts.items():
total = pos_counter.total() # 或 sum(pos_counter.values()) 兼容旧版本
pos_parts = [f'{pos} {count}' for pos, count in pos_counter.items()]
print(f"{word}\t{total}\t" + "\t".join(pos_parts))注意事项：
- 使用
\t（制表符）而非空格分隔字段，可确保列对齐更可靠（尤其当词长差异大时）；- 若需按总频次降序排列，可在循环前添加
sorted(wordcounts.items(), key=lambda x: x[1].total(), reverse=True)；- 对大小写敏感场景（如
Pierrevspierre），建议统一.lower()处理以提升统计一致性。
此方法时间复杂度为 O(n)，空间利用率高，且代码简洁可维护，是处理此类多级分类计数问题的标准实践。
