香农熵的第一个流行应用是
研究人类语言的统计特性。
我们欠香农本人的第一个申请权
当他介绍关于通信理论的新想法。
在语言学中，熵与语言冗余和频率密切相关
某些字母和单词组合的出现也称为搭配和技术上的
被称为语法，n-语法可以是字母，字母对，单词或句子
是一种粗粒度的语言学习方法，有助于理解
熵与经典信息理论。
在这里我们可以看到n-gram的频率计算
20种不同语言的联合国“世界人权宣言”
说明从这些n-gram频率分布计算的熵率。
语言的熵是对概率信息内容的估计
该语言中的每个字母也是衡量其可预测性和冗余度的指标。
只需绘制书面或口头语言中的
词语分布图，就能破解密码。
我们可以将人类语言视为某种关于人类现实的加密代码，
用来描述对象和事件。
如果你想从头开始破解这样的代码或语言，一种策略是绘制单词的分布，
因为任何两种语言在共享某些现实或描述相同的人类现实时，
都会有一种强烈的倾向，
即以大致相同的频率使用单词。
因此，例如，如果两种语言都有冠词和介词，您也可以轻松识别和匹配它们，
因为它们可能是最常用的，
即使您可能不知道哪些单词是另一种语言中的冠词或介词。
例如，在这里，我们根据联合国人权宣言
英文和西班牙文文本中的单词分布绘制了两个词云。
单词的大小和颜色对应于该单词
在其相应文本中的出现频率。
人们可以看到，运行并行文本会发现单词含义
和单词大小之间存在很强的对应关系。
这甚至适用于不同的文本，而不仅仅是带有翻译的文本。
平均而言，最常见的相同单词总是出现在顶部。
在这个特殊情况下，我们发现这段短文本中最常见的 20 个单词
揭示了两种语言的大量结构
因为它们只能通过查看词频来揭示彼此的含义： 这种频率分析实际上是破解代码的最基本策略之一，
因为有关加密消息的
任何最少信息都会泄露其分发中的一些秘密。
这也是经典信息论中一些定理的基础，
例如通过替换来保证完全保密
在选择代码来隐藏分布中的对应关系时，将高频词与低频词进行比较，
但完美的保密实际上很难实现，
通常任何人为错误都会导致代码最终被破解。
正如我们之前所说，语言可以通过字母或单词的分布来研究，
基本单位的选择非常重要 因此，很自然地会问，
当采用从一个字母到两个字母等不同数量的字母块时，
字符串的熵会是什么样子。
为了说明这一点，我们采用 0 和 1 交替的周期序列
正如我们之前所看到的，假设均匀分布，该序列将具有最大熵，
这表明如果我们将单个位视为单位或微状态，那么它是随机的，因为
我们知道这个序列中 0 的数量与 1 的数量一样多。
一位是可能的最细粒度。
然而，显然这个序列不应该是随机的，
并且一次取两位块将捕获该序列中的规律性。
因此，看起来序列中存在一些粒度或块，
在这些粒度或块上应用熵会错过或捕获序列的统计规律。
那么，如何处理这种对粒度或块大小的高度依赖呢？
克服这个问题的一种方法是始终
寻找最小化序列熵的规律性。
我们将研究对象的熵作为增加粒度的函数的过程称为熵率，
并且对于不同颗粒或块长度的每个熵值，
我们将其称为块熵。
但请注意，同一概念的变体具有不同的名称，
但大部分相同或基于相似的想法。
例如，如果查看这些图，我们可以看到，
对于交替出现的 1 和 0 的字符串，存在捕获字符串周期性的粗粒度长度，
以及破坏字符串周期性的其他长度，因此所有可能的熵的最小值块大小
达到序列大小的一半将捕获统计规律。
因此，香农熵的最佳版本可以通过可变块大小的函数来实现，
其中最小值最好地捕获字符串的任何（可能的）周期性。
这里用 3 个长度为 12 位的字符串进行说明，一个是规则的，一个是周期性的，
另一个是随机的。
因此，当存在某种规律性时，可以通过某些块大小来捕获这种规律性。
请注意，当块大小等于或大于字符串长度的一半时，
永远不应该取最小值，因为这会导致只有一个块，因此会自动生成一个块。
熵值为零，但单个块的熵没有意义，
因此不应考虑。
在我们的上下文中，熵的另一个有用应用是多维对象。
例如，我们有时会将熵应用于二维对象，其中
粒度分析将在于打破一个大的数组分成更小的数组或块。
下面是一个 24 x 24 位数组分解
为更小的数组或大小为 6 的块的示例。
我们这样做是因为我们将介绍的一些方法可能只处理小块，
并且我们希望能够将香农熵与这些其他新方法进行比较
近似算法复杂度。
熵对字符串和序列以外的对象
的应用将完全相同。
因此，例如，就像字符串和序列的情况一样，
对像这样的单色单元块应用熵将使熵等于零：
你可以自己测试一下，无论块有多大，
它的熵总是为零：当然，对于任何块粒度都是如此：
但一旦物体表现出某种多样性，
香农熵将偏离零，如下例所示：