在大型语料库中高效地计算词频，而不考虑文档边界

，可以使用分布式计算和并行处理的方法来实现。

分布式计算是指将计算任务分解成多个子任务，分配给多台计算机进行并行处理。这样可以大大提高计算速度和效率。在云计算领域，可以使用云服务器集群来实现分布式计算。腾讯云提供的云服务器集群产品是腾讯云弹性集群（Elastic Cluster），它可以根据实际需求自动调整集群规模，提供高性能的计算能力。

并行处理是指将一个任务分解成多个子任务，并行地进行处理。在计算词频的场景中，可以将语料库划分成多个子集，每个子集由一个计算节点负责处理。每个计算节点可以使用多线程或多进程的方式，同时处理多个文档，计算词频。最后将各个计算节点的结果进行合并，得到整个语料库的词频统计结果。

为了高效地计算词频，可以使用哈希表（Hash Table）来存储词频信息。哈希表可以快速地插入、查找和更新数据，适合处理大规模的数据集。在每个计算节点上，可以使用哈希表来记录每个词出现的次数。最后将各个计算节点的哈希表进行合并，得到整个语料库的词频统计结果。

在云计算领域，还可以使用云原生技术来实现高效的词频计算。云原生是一种构建和运行应用程序的方法论，它倡导将应用程序设计为微服务架构，并使用容器化技术进行部署和管理。使用云原生技术可以实现高度可伸缩、高可用性的计算环境，提供弹性的计算资源，适应大规模语料库的计算需求。

对于词频计算的应用场景，可以应用于自然语言处理、信息检索、文本挖掘等领域。例如，在搜索引擎中，可以使用词频计算来确定查询词与文档的相关性，从而进行搜索结果的排序和过滤。

腾讯云提供的相关产品和服务包括：

1. 腾讯云弹性集群（Elastic Cluster）：提供高性能的计算能力，支持分布式计算。
2. 腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）：提供云原生的容器化技术，支持高可伸缩、高可用性的计算环境。
3. 腾讯云自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：提供丰富的自然语言处理功能，包括词频计算、文本分类、情感分析等。
4. 腾讯云搜索引擎（Tencent Cloud Search）：提供高效的搜索引擎服务，支持文本检索和相关性排序。

以上是关于在大型语料库中高效地计算词频的答案，希望能满足您的需求。