早在多年前，就有學者利用計算機文本分析的技術來分析紅樓夢了，并且得到了很多有趣的結果。受此啟發，且自身一直對佛學很感興趣，所以在網絡上下載了《乾隆大藏經》，進行簡單的文本分析，看看是否能有一些好玩的發現。
我所下載的《乾隆大藏經》文本文件，共1777個文件，對其中明顯的非正文內容去除掉，共剩余58,405,507字。據說完整的大藏經有過億字數，不過由于目前暫時獲取不到，所以當前的分析是基于這個可能不完整的版本之上的。
由于中文屬于緊湊型的文字，和英文不同，詞與詞之間沒有空格自然的分開，因此第一步，要對原始的經文文本進行分詞。比如：
經文原文： 如是我聞
分詞之后： 如是 / 我 / 聞
需要說明的，由于佛教經文屬于古文行文，有非常多的生僻字和特殊的用法，這會導致分詞程序的準確率有所下降，比如『無我』本屬于一個詞的，被分成"無/我"兩個詞。不過本文主要是從統計意義上來分析，所以對這類由分詞導致的結果不夠精確的問題，后面不做特殊說明。
以下所有的分析都是在分詞文本之上進行的。
除去單個字的結果，本文只關注兩個字及以上的詞，下面來逐一解讀TOP10的詞匯。
1 一切
說實話，沒想到是這個兩字詞排在了第一位，高達近23萬次，這說明一個問題，就是佛陀在講經的時候，關注的對象是宇宙間的一切法、一切眾生，無一例外，所謂格局就是如此。
2 菩薩
菩薩（21.6萬次），是眾生成佛之前的最后一個階段，佛陀身邊很多弟子都是菩薩，還有很多菩薩是倒駕慈航，也即是過去世已經成佛，現在為了度眾生方便，所以以菩薩身份出世。當前，對于普通人來說，菩薩一詞已經有了新的含義，就是只要心懷善念，能對身邊人布施財、法、無畏都可謂一念菩薩。
3 如是
如是（16萬次），直譯過來大概意思：本來就這樣。每一篇佛經的第一句話都是『如是我聞』，這是佛弟子阿難在集經大會上復述的，表明后面所說都是當年的佛陀親口所說，我阿難只是這么聽到，也就這么『如是』的復述出來了。當然，這個詞還有很多其他的上下文，但萬變不離其宗，本來就是如此！那本來應該是什么樣的呢？
4 清凈
清凈（12.4萬次），大概可以回答本來應該是什么樣的問題，本就應該『清凈』。關于清凈，大家應該都聽過的一首偈子，『本來無一物，何處惹塵埃』，說的就是清凈的問題。清凈是一種選擇，更是一種狀態。
5 比丘
比丘（9.7萬次），作為佛法僧三寶之一的比丘，是佛法住世的標志，也是眾生有所皈依的具象存在。佛法的第一批聽眾，就是追隨佛陀的眾比丘們，在講法過程中佛陀和比丘們有很多互動，因此，比丘出現的次數很高可以理解。同時也說明，佛陀對比丘的關注，用現代的語言來說，就是注重弘法團隊的培養。
6 如來
如來（8.8萬次），如來是佛的十種稱呼之一，所有的佛都可以稱為如來。佛經中出現很多過去佛、現在佛、未來佛，對這些佛的描述，一方面是眾多如來的事跡，一方面時刻提醒眾生，要向如來看起，以如來的標準來要求自己，努力修行，永不懈怠。
7 眾生
眾生（8.3萬次），眾生不僅包括活著的人類，還包括死去的，還包括地獄里的，甚至還包括天上的，佛法要度一切眾生。而眾生的特點，卻是剛強難伏，于是地藏菩薩發出偉大的誓愿，『地獄不空，誓不成佛』。只要你還有煩惱，就需要修行。
8 波蘿蜜
波羅蜜（8.3萬次），是一個音譯，一般被意譯為『到彼岸』，從生死的此岸到涅槃解脫的彼岸。更是指所有修行者必須修行累積的善德，是究竟成佛的根本資糧。佛陀所有的講經說法，都是工具，都是筏子，目的是波羅蜜，是到彼岸。到達彼岸以后，『法尚應舍，何況非法？』。
9 世尊
世尊（8.1萬次），也是佛陀的別名之一，一般情況下，在法會上，弟子們向佛陀提問時，都會加上這個稱呼，表尊敬的含義。整個佛經，是一場場內容豐富多彩的演講會和互動問答記錄。從這個詞的高頻出現來看，當時的互動情況還是非常熱烈的。
10 乃至
乃至（7.3萬次），這個詞的出現，一方面可能由于梵語翻譯成漢語的時候，有一些表達方法的特殊結構導致，另一方面，說明佛陀在表達的時候，為了表達相對完整，不得已要用很多遞進句式，一定程度也意味著，佛經理解起來確實相對復雜。比如短短260字的心經中，就出現了兩次：
是故空中無色，無受想行識，無眼耳鼻舌身意，無色聲香味觸法，無眼界，乃至無意識界。無無明，亦無無明盡，乃至無老死，亦無老死盡。
緊跟著的五個詞條是：摩訶薩、般若、不可、菩提、無量。這些高頻詞的出現，一方面可以反映出佛陀在當時講經過程中經常強調的內容，同時也可以為學佛愛好者去理解掌握佛經要義提供參考。
愿每一個人，都能找到屬于自己的信仰，找到屬于自己的依歸。
補充一下，利用計算機文本分析技術，可以有很多角度來支持各類文字解讀。除了本文最簡單的詞頻分析之外，還可以進行一些有趣的分析，比如通過提取文本中的副詞、助詞等功能詞的使用特點，識別不同作者的行文風格等。
另外，計算語言學和自然語言處理是當前AI領域熱門的一個分支，都是試圖從技術上來理解文本，從而進行更多深層的語義理解；可見的一些有趣的應用包括：微軟出品的自動寫對聯寫詩、微信的原創自動判別等。本文非技術文章，不做深入探討，有興趣者可進一步研究。
