如题，简单一点的功能是如何对一份英文 API 开发文档进行词频的统计？（文档可能是多个 html 文件，也可能是 chm 文件，不是简单的 txt 文本）；
复杂一点的需求是，因为开发文档涉及很多类名、函数或方法名等，单词可能会连在一起，统计时最好能够分开（这个可以根据命名规则来分开）；
再复杂一点的需求是，因为单纯统计一个文档的词频没多大的实际意义，如何将统计后的单词再加工处理：
剔除掉一些简单的，并对开发来说没多大意义的单词，如 the, are, to, is……
分析出里面涉及到计算机的专业名词、编程中特定含义的单词或编程语言的关键字（涉及到文档对应的不同语言）；
对最终分析出的单词标注出解释（中文，可以通过第三方 API）……
如果开发具有以上功能的软件，具体需要涉及哪些技术？ 欢迎提供你的想法……
呃，其实我的痛点是，看一份英文文档时，有太多不懂的单词，经常要去查单词，效率太低了，如果有一个工具可以统计分析出一份文档的词汇，就可以在看文档前先大致熟悉词汇的意思，提高效率；而且对于开发时，命名也有帮助……
修改备注：
分开连在一起的单词确实不是分词技术，之前说错了；
原问题提到的运用机器学习，我的想法是这样的：一个具有机器学习的软件大量阅读编程的开发文档，找出里面的专业术语，使整个功能的实现更加智能化……当然这是我瞎想的，不一定对，不喜勿喷；
最后，我提到的看英文文档的问题，谁都有刚开始看不懂，效率低的阶段，谁不知道多看，效率就会慢慢提高？道理大家都懂……但是，这个不是我们讨论的重点，我只是有这么个想法，提出来让大家讨论下而已
另外，提的问题如果有错，可以留言，我会修改，能不踩吗？
准备考研，很久没写过代码了，不过大概思路应该是：
清洗过滤：对于html，首先把内容过滤出来，你可以自己写正则或者用找点别人写好的
单词分词：先用空格等常见的分隔符对单词过滤，再根据不同的语言命名规范找出一个个的单词
过滤常用词：在网上应该可以找到英语常用词的文件，匹配一下
WordCount：可以直接单纯的用python自己实现MapReduce的过滤，或者Hadoop、Spark之类的也可以
到此为止就完成了过滤简单词的单词统计了
关于统计出计算机相关词，你需要网上下载计算机相关词汇的数据文件，直接匹配即可
需要给出解释的话，调用有道、百度翻译的api即可，不过这些API可能有次数上限，我没有用过。
以上所说步骤都没有考虑效率的问题，如果需要考虑效率问题，还需要使用到些算法或直接使用别人写好的类库。
关于你所说到的机器学习，这里的需求暂时不需要、且没必要使用到。
最后：我还是想说，想读懂文档的最快的办法就是多读文档，坚持读下来，你会发现读文档的速度会越来越快。不过把这个当作练手的项目，也算是做了点有意思的事情。
关于问题修改后的回复：
你提及的机器学习，目前大体上是有监督式和非监督式，但根据你的提及：
如果采用监督式学习那必然需要语料数据的支持，而如果已经有语料数据何不直接用字符串匹配实现？
当采用非监督式学习，目前我也是初学，依我的理解，似乎只能达到聚类的效果，若想自动识别是计算机术语，必然还是需要人工标注或者数据的支持
如果再往下深究，就需要好好研究NLP了
我觉得你好像是对机器学习感兴趣，但我感觉这个并不是机器学习练手的一个好项目。
这个应该不叫英语分词，分词应该指按句子成分划分。连在一次的变量名可以考虑按常见的命名方式识别，比如大小写的Camel-Case、下划线分割的 Underscores 等。
分词可以找各种 Word Splitting 库，python 应该有很多。计算机的专业名词下载词库，单词提取出来之后跟词库匹配得到释义。
但其实即使做出来也不一定能更方便阅读，光看单词有点曲线救国的感觉，很可能根本看不进去。计算机文章的词汇量不是很多，一回生两回熟，优化查词体验比较妥，推荐 collins双解 结合 Macmillan ，MDict 或者欧路词典都可以加载。Chrome 也可以装 Saladict 沙拉查词。