分词算法中，一般都需要一个词典，但这些词典往往很难覆盖所有的词，特别是在一些专业领域，甚至有超过40%的词都不在词典里面，这样首先就需要“学习”大量的新词，否则分词准确性很难提高，进一步的，有研究就干脆不要词典了，由算法自动从大量的语料中学得一个词典，这就是统计分词，或者成为无字典分词。一般就只预设一个小规模的词典，后者没有词典，首先从大量的未标注语料，也就是生语料中学习出一个词典，然后利用这个词典再去分词。对应的研究主题有新词发现，无监督分词，无字典分词，统计分词等。

这里我们还以英文为例，找一些英文文本，首先利用标点分成句子，然后去掉词之间的空格，这样就是构造了英文的分词生语料，其就是一系列没有空格的英文单词

如：


thisisatest
 
 
wheninthecourseofhumaneventsitbecomesnecessary
 
 
itisatruthuniversallyacknowledged
 
 
inaholeinthegroundtherelivedahobbitnotanastydirtywethole
 
 
itwasthebestoftimesitwastheworstoftimesitwastheageofwisdomitwastheageoffoolishness



            我们的任务就是从这些语料中“学习”一个英文词典，然后进行分词。


这样的无监督学习一般都需要大量的语料，目前开放的下载的语料其实并不是很多

我们就直接利用互联网，下载格式比较规整的数据，这里使用wikipedia的下载xml数据，抽出正文，然后拿出句子，并去掉单词之间的空格，这里抽取1G的数据作为训练数据，具体可以在这里下载到：http://pan.baidu.com/s/1dDtFHID


        然后我们要对统计分词的效果设计定一个评测标准，这里我们直接使用一个比较全的词典，就是前面几个文章中用用到的count_1w.txt作为标准词典，大概有30多万的单词，并利用该词典分词得到的分词形式作为标准形式，这样便于对字典构造以及分词方法进行分别考察。