有做过nlp中文分词的么，从生语料建立一个领域词典，有哪些可以参考的资料？

直接用中科院分词就挺好的。

自己搞的话，常见的就是TF-IDF、互信息，隐马尔可夫模型。
互信息：I=log(p(xy)/p(x)*p(y))，用于判断字串是否总是组合出现 -> 组合概率高的可能是词。从单字开始到分隔符（标点符号）依次计算，可以得出候选词概率矩阵。
TF-IDF：TF-词在整体语料中出现的频率，IDF-出现词的语料块在整体语料中的频率，可以用于从候选词中筛选。
隐马尔可夫模型：推断分词的最优路径。

以前做过用大量语料来统计的，不过效果和效率没有用词典的好。