如何获取文本中受词汇化方法影响的单词数量？

获取文本中受词汇化方法影响的单词数量可以通过以下步骤实现：

首先，需要将文本进行分词处理，将文本拆分成单词的集合。可以使用常见的分词工具或者自然语言处理库来实现，例如Python中的NLTK（Natural Language Toolkit）库或者jieba分词库。
接下来，需要建立一个词汇表，包含所有受词汇化方法影响的单词。词汇表可以是一个列表或者集合，其中包含了所有受影响的单词。
遍历分词后的单词集合，对于每个单词，判断其是否在词汇表中。如果在词汇表中，则说明该单词受词汇化方法影响，计数器加一。
遍历完成后，计数器的值即为受词汇化方法影响的单词数量。

以下是一个示例代码，演示如何实现上述步骤：

import nltk

def get_affected_word_count(text):
    # 分词处理
    words = nltk.word_tokenize(text)
    
    # 构建词汇表
    vocabulary = {'word1', 'word2', 'word3'}  # 替换为实际的受影响单词集合
    
    # 统计受影响单词数量
    affected_word_count = 0
    for word in words:
        if word in vocabulary:
            affected_word_count += 1
    
    return affected_word_count

# 示例文本
text = "这是一个示例文本，其中包含了一些受词汇化方法影响的单词。"

# 获取受影响单词数量
count = get_affected_word_count(text)
print("受词汇化方法影响的单词数量：", count)

请注意，上述示例代码中的词汇表（vocabulary）需要根据实际情况进行替换，包含了所有受词汇化方法影响的单词。此外，示例代码中使用了NLTK库进行分词处理，需要提前安装该库。