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機器讀心術之文本挖掘不自然語言處理第3

【】和幻燈片為煉數成金網絡課程的教程以外范圍散播，違者將可能被法律和經濟課程詳情

L=5000,m31250

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給定句子：Markwrotea增加標記：<BOSMarkwroteabookP(Markwroteabook)

給定拼音串：tashiyanjiushengwu可能的漢字串：踏實他是…

CString={踏實 物的,他實驗救生物的，他是 物的,他使煙酒生霧的,……}如果使用2-gram：)=)=智能狂拼、微軟拼音輸入法基于n-

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熵

范圍為6－10bits/word。

P（Davidreadabook)=P(David|BOS)

c(BOSDavid)P(read|David) wc(BOSP(read|David) read)wc(David 于是，P(Davidreadabook

基本思想:每一種情況出現的次數加12/61/63/6其中，V為被考慮語料的詞匯量（全部可能的基元數。

Good-Turing

的Kneser-Ney平滑方法的效果于其他所有的平滑方法。Katz平滑方法和Jelinek-

軟件

CMUStatisticalLM

聯網的打破時空限制，把天南地北志同道合的朋友組織在一起交流學習，使到原先孤立的學習組合成有組織的探索力量。并丏把原先勱輒成千上萬的學習成本，直線下降至百元范圍，造福大眾。我們的目標是

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