从网上抓取的医疗语料中，以一种改进的无监督方法寻找语料库存在的词；
主要方法利用互信息熵，正向最大匹配，搜索引擎进行迭代来找词；
语料库不限领域，本实验是以医疗领域的文本；
python2/3
requests
lxml
step1:统计语料库中出现单字，双字的频率，前后链接的字相关信息；
step2:对统计出的单字和双字的结果，使用互信熵，选择大于阈值K=10.8的词加入词库，作为初始词库；
step3:有了初始词库，使用正向最大匹配，对语料库进行切分，对切分出来的字串按频率排序输出并记下数量seg_num；
step4:对切分产生的字串按频率排序，前H=2000的字串进行搜索引擎（百度）,若字串是“百度百科”收录词条，将该字串作为词加入词库，或者在搜索页面的文本中出现的次数超过阈值R=60,也将该字串作为词加入词库；
step5:更新词库后，重复step3，step4进行迭代，,当searh_num=0时，结束迭代；当seg_num小于设定的Y=5000,进行最后一次step4，并H设定为H=seg_num，执行完后结束迭代，最后词库就是本程序所找的词；
python medfw.py
其中涉及的参数可根据实际环境进行调整
最终输出的词库在./data/dict.txt文件中；./data目录中是语料库和程序产生的中间数据。
在本次实验中，用了约50M的医学领域的语料，迭代了9次，找到有4967个词。
惶惶 org
爷爷 org
曼佗 org
垮垮 org
萧轼 org
艇舰 org
蝰蛇 org
攸琐 org
咔嚓 org
喀嚓 org
铒翠 org
诚挚 org
迪厅 org
不足 iter_0
知情同意书 iter_0
运动 iter_0
状态 iter_0
瘢痕 iter_0
心悸 iter_0
步态 iter_0
祸首 iter_0
照相 iter_0
形成 iter_0
面容 iter_0
先天 iter_0
动作 iter_0
由于 iter_0
价格 iter_0
行为 iter_0
淋病 iter_0
包括 iter_0
栓塞 iter_0
球感 iter_0
