在这项研究中，我们将书面文本视为时间序列数据，并尝试利用自相关函数（ACF）研究单词出现的动态相关性。 在为ACF定义了适合表达单词动态相关性的适当公式之后，我们使用该公式来计算12本书中常用单词的ACF。 所获得的ACF可以分为两类：一组ACF显示动态相关性，这些ACF可以通过改进的Kohlrausch-Williams-Watts（KWW）函数很好地描述； 另一组ACF没有显示相关性，这些ACF通过简单的降压功能进行拟合。 具有前者ACF的单词称为I型单词，而具有后者ACF的单词称为II型单词。 还表明，通过假设控制单词出现的随机过程是齐次的Poisson点过程，可以从理论上推导II型单词