你也许听说过这种说法: 中文是最有效率的一种语言。同样一篇文章，比如联合国宪章，中文版本永远是最薄的。问题是这种说法到底科学吗？今天就跟大家聊聊这个问题。科学家确实找到了一种方法去衡量一种语言的效率，甚至可以定量分析，这就是“信息熵”。

1948年，英国数学家克劳德·香农提出了一个表征符号系统中单位符号平均信息量的指标--信息熵，还给出了一个计算信息熵的公式，这个公式十分简洁：

信息熵=

公式里出现的 是指某种符号系统中，某个符号出现的频率。

比如文字就是一种符号系统，每个汉字就是一种符号。而频率就是某个字在全体文字材料中出现的比例。比如，如果你统计了一本一百万字的书，这本书中某个字出现了1万次，那么这个字的频率就是：1万/1百万=0.01=1%。

而香农这个公式就是要把某个符号系统中的符号频率全都统计出来，代入上述公式，就是这个符号系统的信息熵。

听上去有点抽象，我们来点实际运算就容易多了。比如，如果符号系统只有一个符号，信息熵会如何？

因为只有一个符号，那么它的频率必然就是100%，也就是1。1的对数是0，所以按这个公式的计算结果就是0。

这个结果就香农给出的解释是，如果一个符号系统只有1个符号，那么这个符号系统什么信息都不能传递，单个字符能传递的信息是0。如果一种文字只有一个字母a，一a到底，那么这种语言真的啥信息能不能传递。

那么两种符号会如何？我们先假设两种符号的出现频率都是50%=0.5。那么按公式： 。那么总信息熵，按照公式就是：

所以，这种符号系统的信息熵就是1，意思是：这种符号系统的每个符号可以传递1比特信息。此时我们能看出，之所以公式前面要有一个乘以-1，就是为了使结果总是大于等于0，因为人对正数的感受比较直观。

而我们的另一个发现是，影响信息熵的 ，有两个因素：一个是符号的多少，一个是符号的频率分布。那我们可以固定一个变量，看看其中一个变量对信息熵的影响。

我们先假设每个符号的频率是相等的，字符数不断增加会如何？假设某符号系统有n个符号，每个符号的频率是1/n，则该系统的信息熵是：

即有n个符号的符号系统，它的信息熵是 。也就是符号越多，信息熵越大。

那我们再考虑一下，如果符号数量固定，符号的频率分布改变，对信息熵的值影响如何？你稍加计算就会发现，如果符号的频率分布越不均匀，则信息熵越小。比如如果只有两个符号，其中一个符号的出现频率占90%，另一个只占10%，则代入公式，可以算出这种符号系统的信息熵是0.47左右。而之前算过两个符号频率相等的话，信息熵是1。

计算结果有了，我们来解读一下。先解读下为什么符号越多信息熵越大，也就是单个符号提供的信息越多。

你可以设想，英语不是26个字母，而是有1000个字母了。那么，即使元音字母还是只有a,e,i,o,u这5个，而每个单词要求至少有一个元音字母，那么用1000个字母，你也可能构造出 个两个字母的单词。而大学英语六级的词汇量也就是6000左右，1万个单词已经非常多了。如果考虑三个字母的组合，那就够用了。

所以，英语文章如果可以用1000个字母的系统改写，那么几乎其中所有单词都可以用3个或更少的字母的组合来表示，这本书将大大变薄，所以单个字母的信息量是不是就增加非常多？

而汉字系统，恰恰有点像有几千个字母的拼写系统，所以中文单个字的信息熵会比字母会高。

再看看为什么符号频率越均匀，信息熵越高。这是因为符号频率越均匀，说明符号前后出现的关联性越小，也就是每个符号都很关键，都不能丢，所以符号信息量大。反之，符号出现的关联越强，则有些符号就可以省略了，说明这些符号提供的信息少。

比如，英语里，很多单词拼写中的字母组合是经常一起出现的，比如 ing, tion 等等。 这些组合中，你即使丢掉了一个字母，也不妨碍你阅读。网上曾经出现过一个段子，一长串英语句子，其中每个单词的拼写都丢掉了1-2个字母，但是阅读起来完全无障碍，甚至你都不会注意到这些单词拼错了。这就说明这些字母提供的信息少。

一段字母位置错乱的英语文章，但是仍然不妨碍阅读：I cnduo't bvleiee taht I culod aulaclty uesdtannrd waht I was rdnaieg. Unisg the icndeblire pweor of the hmuan mnid, aocdcrnig to rseecrah at Cmabrigde Uinervtisy, it dseno't mttaer in waht oderr the lterets in a wrod are, the olny irpoamtnt tihng is taht the frsit and lsat ltteer be in the rhgit pclae. The rset can be a taotl mses and you can sitll raed it whoutit a pboerlm. Tihs is bucseae the huamn mnid deos not raed ervey ltteer by istlef, but the wrod as a wlohe. Aaznmig, huh? Yaeh and I awlyas tghhuot slelinpg was ipmorantt! See if yuor fdreins can raed tihs too.

而中文的话，字与字之间的关联就小多了，一句话丢掉很多字的话，这句话的意思就很难还原了。而关联小，也就是字与字之间出现的频率差距不大，你不容易猜到下一个字，这时，每个字提供的信息量就大。

那英语与中文的信息熵究竟有多大？不久前国外知名数学博主John D.Cook就发表了一篇博客，他计算了一下中文的信息熵。他使用的中文词频数据是2004年，一位美国大学的研究者发布在网上的。统计结果中，出现频率最高的汉字是 “的”，大概是4.1%。第二位是“一”，频率就只有1.5%了。Cook根据这个词频，计算出单个汉字的信息熵是9.56。而一般认为单个英文字母的信息熵为3.9，中文的优势是很大的。

但这样是否就可以说中文的信息熵比英文高一倍多呢？还不那么简单，因为信息熵的比较还有一些不确定因素，比如比较的对象。之前是比较英文字母和汉字，但你也可以比较英文单词和汉字。

实际上英文单词虽然组合多了，但是一句话前后的关联太多，所以单词的信息熵更低了，香农当初计算计算出单个英文单词的信息熵是只有2.62。你也可以对中文也按词来统计，但是中文怎么切词仍然是个问题。

另外一个因素是有关词频的统计。同样是中文，古文和白话文的词频肯定是不一样。不同领域里的文章里的词频也会有很大差异 。不过有一点确定的是，不论哪种语言，数学论文的单位字符信息熵肯定远大于其他类型的文章，这也是数学论文那么难懂的原因。数学家是能用公式，就不用文字，能用“显然”或“易得”就绝不给你展开。往往一个公式你就要在那里琢磨好几分钟。而大老李虽然讲的啰嗦点，但是能让你懂对不对？

但不管怎样，目前不同统计方式下中文的信息熵都还是领先的。 Cook提出了一种新的比较标准，即不同语言在单位时间内的输出信息量，并且他提出一个猜想：不同语言在单位时间内输出量是接近的。比如同样一本圣经，中文版肯定比英文版薄，但是让你抄写一遍，因为中文笔画多，中文抄得比较慢，所以最终抄写时间可能差不多。

当然，现在电脑时代，更应该比较在电脑上输入的时间。我觉得可以比较一下平均输入一本中英文版圣经所需要的打字次数（均使用最佳带联想功能的输入法），望有心的读者可以尝试研究。

另外，如果考虑语音输出的效率，会有一些更有意思的发现。有一点是可以肯定，中文当以语音形式输出时，单个汉字的信息量大大减少，因为汉字至少有5千多个，但是对发音组合，考虑声调时，大概只有1200多种，不考虑声调的话 ，只有300多种组合。如果像大老李这样前后鼻音不区分的人，信息量就丢失更多了。这就可以解释生活中的很多现象。

中文带声调拼音组合频率前十为：de, 4.63%shi4, 2.23%yi1, 1.71%bu4, 1.49%ta1, 1.21%zai4, 1.13%le, 1.10%ren2, 0.97%you3, 0.96%shi2, 0.90%中文无声调拼音组合频率前十为：de, 5.05%shi, 3.60%yi, 3.04%ji, 1.58%bu, 1.52%zhi, 1.42%you, 1.42%ta, 1.23%ren, 1.20%li, 1.20%

比如：中文没法改成拼音文字，写出来完全没法读，同音字太多。

再比如：大家玩过一个耳语传话的游戏，就是一些人，以耳语的形式把一句话传给下一个人，结果到6、7人之后这句话就被传的面目全非。下次各位可以试试看看传一句简单的英语，看看是不是容易保持原来的句子。

下次再有老外问：为什么你们中国人讲话总是这么大声？你可以回答: 为中文语音的信息熵低，我不得不大声说，确保对方每个字都听清楚。

另外，为什么很多人都讨厌微信上总是发语音的人，也可以用信息熵来解释，就是相比文字，语音在单位时间内接传递的信息太少了，也容易失真。

总之，Cook猜想，不同语言在单位时间的输出信息熵是类似的，这一点有兴趣的听众大可以自己研究一下。

再解释下为什么香农对这个表征信息量大小的这个指标命名为“信息熵”？它与物理中的“熵”有何联系？当然是有联系的。物理中的”熵“一种直观的定义就是表征一个系统的混乱程度，越混乱，熵值越大，越有序，则熵值越低。

维基百科上对“熵”的定义： 化学及热力学中所谓“熵”（英语：entropy），是一种测量在动力学方面不能做功的能量总数，也就是当总体的熵增加，其做功能力也下降，熵的量度正是能量退化的指标。熵亦被用于计算一个系统中的失序现象，也就是计算该系统混乱的程度。熵是一个描述系统状态的函数，但是经常用熵的参考值和变化量进行分析比较，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。

那在信息熵中，为什么语言越”混乱“，信息量也越大？这一点还是可以从语言的上下文关联度来考虑。比如英语单词中的字母相关度是很高的，之前提到过的ing, tion，还有等等各种前缀后缀。

因为相关度大，那么你看到ing或者在tion这样的后缀组合里拿掉一个字母，完全不影响阅读，说明这些组合中单个字母提供的信息量很小。而中文的上下文关联度就低很多，所以单个汉字信息量大。而上下文关联度高，也可以理解为符号系统越”有序“，而关联度小就是越“无序”，所以把信息量用“熵”来命名再恰当不过了，而它确实与物理中的熵有许多类似性质。

最后，讨论下信息量的单位。从公式里看，信息熵是没有单位的，但有时我们也用bit作为其单位（就是计算机中，比特位的比特）。比如中文平均单个汉字信息熵是9.56，也可以说成，单个汉字提供的信息量是9.56比特。这是为什么呢？这其实是一个符号编码的问题。

现在我们的计算机系统中的字符一般采用的是等长的编码方式，即每个字符的编码长度是相等的。比如unicode编码系统中，每个字符用16bit的二进制位来编码。那么理论上，它可以对2^16=65536中字符进行编码，它已经足够对世界上所有文字符号进行编码，甚至现在我们还不断在其中增加表情符（emoji）。

但如果你的目标是使目标文本的编码总长度最短的话，那么等长编码方式就不是最优方案了。因为每个字符的频率不同，我们可以考虑对频率高的字符用比较短的长度进行编码。

比如之前提到，中文文本中，”的“这个字的使用频率最高，那我就可以对”的“用1位的“0”进行编码，其他所有汉字都用“1”开始的二进位编码。中文中第二频率高的字符是”一“，那就用“10”两位对它对编码，用“110”给第三位频率的汉字编码等等。这样频率高的汉字编码长度短，而且不同汉字的编码在开始的二进位都是可以区分的，所以可以互相之间还是可以区分。

这种编码方式在计算机算法中称为”哈夫曼编码“或”前缀码“，因为不同的字符使用编码的前缀来区分。当然，汉字中”的“出现的频率，还没高到值得用1位二进制对其编码。但有一种算法，可以根据不同字符的频率表，得出平均码长最短的编码方式，此时的编码结果称为“最优前缀码”。

在计算机数据处理中，霍夫曼编码使用变长编码表对源符号（如文件中的一个字母）进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现几率的方法得到的，出现几率高的字母使用较短的编码，反之出现几率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低，从而达到无损压缩数据的目的。

而对某个汉字字符的频率表，如果你计算出信息熵是9.56，那对同一张频率表，对其进行最优前缀码编码，你会发现，单个汉字的平均编码长度就是9.56！（具体原因，请各位自行分析。）但也因此，我们也可以说，信息熵的单位就是“比特”。

到这里又会有一个很有意思的洞察，就是考察不同语言文本文件的压缩率。比如都是用unicode编码的中英文版圣经，分别比较用rar软件压缩后文件大小的变化量。因为压缩软件，本质上就是去除文本中的冗余信息，用接近最优编码方式对文件进行编码的方式，那么如果一个文本压缩后，能压缩的很小，就说明原来的文本信息比较冗余，单位字符的信息量低。反之，如果压缩后，文件大小变化不大，就说明原来的文本信息冗余量少，单位字符信息量大。

实际情况当然很多人也做了实验，中文也不负众望，中文本文的压缩率在各种语言的比较中，总是最低的，所以这也侧面验证了，中文是主流语言中最有效率的语言。

那么有关信息熵的话题聊的差不多了，我最大感想是香农用如此简单的一个公式，给了我那么多的启发和思考，我觉得以后，在提到“最美公式”的时候，香农的这个应该有一席之地。

而中文在符号上提供的信息量大，是基本上可以确定的。而中文在语音上会丢失的信息的劣势也是很明显的（所以大家爱看有字幕的视频）。

最后，为什么大家喜欢听播音演员的语音呢？可能就是他们清晰，详略得当，使得听众可以在单位时间内接收到恰好多的信息。而大老李因为没有受过训练，所以不可能达到播音演员的语音效果。但我可以保证，大老李的节目如果你都听懂的话，你在单位时间内接收到的信息量是很大的。下期再见！

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参考来源：

https://www.zhihu.com/question/37998688

https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E5%85%8B%E5%8A%B3%E5%BE%B7%C2%B7%E9%A6%99%E5%86%9C

https://www.johndcook.com/blog/2021/10/18/chinese-character-entropy/