经过一个月的开发，我的N-gram程序终于可以进行分词了，虽然由于语料库太小导致统计数据不足，分词效果不是很理想，但至少我终于从零开始完成了这个程序的开发，开发了分词程序的基本模块，包括语料预处理，分解，词典管理，从语料中统计信息，分词等功能。通过开发，我终于初步明白了数据挖掘、自然语言处理、搜索技术中数据处理所面临的一些问题，也明白了自己努力的方向。在大语料方面，我自己开发了一个小方案，但效率却比较低。
春节，也许还会有新的进展，特别是大语料的处理还需要进一步优化。

2010-10-18：今天找出了以前的代码，上传到了 http://idocbox.googlecode.com/files/xSpliter-0.1.zip 供大家了解一些简单的原理。 注意，我的代码是5年前写的，现在看，这个代码有很多问题的。所以，大家就当我献丑了，仅仅学习下就可以。

        用法：下载完了，把代码解压后的工程导入到eclipse, 通过执行里面的单元测试来了解统计、建统计词典、分词的过程。 

      有问题欢迎交流，如果我有时间，我会写一个分布式、更加智能、灵活、高效的算法实现给大家的。

作者：豆博草堂

在这段学习NLP过程中，终于生成了语言识别所需的配置文件(其实要细细的看就会发现那个文件的格式很简单.), 学会了如何识别文本所采用的语言的方法，同时也发现那个软件中所采用的算法抗干扰(有人也称鲁棒性)能力较弱，如果你在中文中夹杂几个英文单词，她就会识别错，现在已经明白，西文与中文构词元素是完全不同的，西文采用字母构词，同样行数的文本，西文统计词频普遍偏高，而中文每个字互不相关，词频非常的低，这样计算数据自然不能相提并论（知道为什么吗？还记得不等式:(a+ c)/(b+c) > a/b, where 0<a<b, c>0吗？就是这个原因。）。这是个问题，要研究下。

对于我开发的分词程序，我决定先放着, 要让它非常高效的运行估计再没有2个月是达不到的，毕竟我投入了一个月才写出语料预处理，分解，词典管理，从语料中统计信息，分词等，而且分词效果不好，计算效率低, 我采用的是统计方法。与其再投入大量精力和时间自己摸索着开发，贻误时机，不如直接拿别人做好的开源产品直接来用(虽然也有些问题)，先让系统运转起来，然后投入精力到最核心的部分，那样才值。

原来我以为google的搜索的所有技术都是自己开发的，现在才发现，有很多他是购买别的公司的，比如中文处理技术，他是购买http://www.basistech.com 的. 其实，每个巨人的成长都是在许多人的成果基础上发展起来的, 举例略。
进步了一点点, 路还很长…

作者：豆博草堂