找出中文错别字
1.5 代码获取
你可以通过下面命令将代码下载到实验楼环境中，作为参照对比进行学习。
$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/828/Document.tar
可以预想到，假设我们的语料库长度为 n ，我们可以以 O(1) 的时间复杂度来完成增添条目和查找条目的工作（因为我们给每个单词都设定了ID，所以可以直接访问前后关系对应的内存块），但是这个矩阵会占据 O(n*n)的空间，而且这是一个稀疏矩阵，很多的空间被浪费了。
三、开发准备
打开Xfce终端，进入 Code 目录，创建 ChineseSpellingCheck 文件夹, 将其作为课程的工作目录。
本次实验建议在 virtualenv 环境下进行。
关于 virtualenv，请看 virtualenv 介绍
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五、实验步骤
5.1 实现前后关系字典
创建文件夹 Code
在 Code 文件夹中创建文件 CountOfNumbers.py
我们先导入我们这次实验需要的包
word[0].encode("UTF-8") 的作用是检测英文的出现，如果一个中文字符如果没有通过 "UTF-8" 编码，也会被isalpha() 函数认为是一个英文字符。
我们继续我们的 CountOfNumbers.py 的编写
由于这个系统服务的对象是实验楼未来的文档，所以最佳的语料库就是实验楼现有的众多文档。在上一节中我们已经学习了怎么样创建并保存我们的 前后关系 字典。由于实验楼内部的文档不方便公开，我们没有直接提供语料库，而是提供了最终生成的字典。
之前也讨论了，再大的语料库，都不可能覆盖所有中文单词搭配。所以我们需要搜索引擎的场外助攻。
首先请下载我们的数据
查看网站的源码，我们发现有关 创建文档 的标题都用 标签标示了出来。
如果一个搭配不常出现。
搜索引擎会自动询问 是否只需要 --- 的结果
或者搜索引擎的标题中很少有该中文单词搭配的高亮结果。
我们还需要一个函数来判断这个搭配是否常用。这个函数相对来说比较简单，如果我们的单词单配在搜索引擎中出现次数超过3次，那么我们就认为它是一个常见的搭配。
获得我们的数据，并对测试文件进行分词。把没有在前后关系文档中出现的搭配放到 SuspiciousList 当中去。（ suspicious adj.有嫌疑的）
获得了 SuspiciousList 之后，我们可以通过搜索引擎的判断来获得最终的错误单词列表 WrongWordList
5.4 把错误的单词在HTML文件中高亮
我们在找出错误的单词之后，肯定想看一看单词在原文中的位置方便修改。实验楼所有的文档都是 .md 的 MarkDown 格式书写的，没有办法直接高亮。但是我们可以吧 MarkDown 解析成 HTML 然后在网页上对错误的单词进行高亮操作。
怎么样，是不是很难？
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