Det visas att fördelningen av ordfrekvenser för slumpmässigt genererade texter är mycket lik Ziffs lag som iakttas i naturliga språk som engelska. Fakta som frekvensen av förekomsten av ett ord är nästan en omvänd makt lag funktion av dess rang och exponenten av denna omvänd makt lag är mycket nära 1 beror till stor del på omvandlingen från ordets längd till dess rang, som sträcker en exponentiell funktion till en makt lag funktion. Nyckelord: statistisk lingvistik, Ziffs lag, makt-lag distribution, slumpmässiga texter. Ziff observerade för länge sedan [1] att fördelningen av ordfrekvenser på engelska, om orden är i linje med deras led, är en omvänd makt lag med exponenten mycket nära 1. Med andra ord, om det vanligaste ordet förekommer i texten med frekvensen P (1), har det näst vanligaste ordet frekvensen P (2), och rank-r ordet har frekvensen P (r), frekvensfördelningen är med C  på 0,1 och α på 1. Denna distribution, även kallad Ziffs lag, har kontrollerats för noggrannhet för standard corpus av dagens engelska med mycket goda resultat [2]. Nedgången i fördelningen när rangen ökas är uppenbar, eftersom de mer frekvent förekommande orden garanterat har större frekvenser än de som förekommer mindre ofta. Ändå verkar det vara ett pussel som varför förfallet är en maktlag istället för en exponentiell funktion eller andra snabbare ruttnande funktioner, och varför exponenten är mycket nära 1 i stället för 2 eller ännu större värden. Det finns försök att införliva Ziffs lag i den större ramen av "fractals" [3], men genom att göra det har liten insikt vunnits i att förstå denna speciella "lag". Förmodligen få människor uppmärksammar en kommentar av Miller i hans förord till Ziff bok [4], som slumpmässigt genererade texter, som kanske är de minst intressanta sekvenser och orelaterade 1
Några av de tidiga arbeten relaterade till analysen av slumpmässiga texter daterar till 1992, när Li REF visade att fördelningen av ordfrekvenser för slumpmässigt genererade texter är mycket lik Ziffs lag iakttas i naturliga språk som på engelska.
Random texts exhibit Zipf's-law-like word frequency distribution
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}