Of course the complete bigram table

Of course the complete bigram table won’t fit into memory. If we keep only bigrams that
appear 100,000 or more times, that works out to a little over 250,000 entries, which does
fit. We can then estimate P(down | sit) as Count(sit down)/Count(sit). If a bigram does not
appear in the table, then we just fall back on the unigram value. We can define cPw, the
conditional probability of a word given the previous word, as:

Kết quả (Việt) 1:

Tất nhiên bảng đầy đủ bigram sẽ không phù hợp với bộ nhớ. Nếu chúng tôi giữ cho chỉ bigramsxuất hiện 100.000 hoặc nhiều lần, mà hoạt động ra cho một chút hơn 250.000 mục, mà hiệnphù hợp với. Sau đó chúng tôi có thể ước tính P(down | sit) là bá tước (ngồi down)/Count(sit). Nếu một bigram khôngxuất hiện trong bảng, sau đó chúng tôi chỉ rơi trở lại vào giá trị unigram. Chúng tôi có thể xác định cPw, cáccó điều kiện các xác suất của một từ nhất định từ trước, như:

Kết quả (Việt) 2:

Tất nhiên bảng Bigram hoàn thành sẽ không phù hợp với bộ nhớ. Nếu chúng ta chỉ giữ bigrams đó
xuất hiện 100.000 lần hoặc nhiều hơn, mà làm việc ra một ít hơn 250.000 mục, mà không
phù hợp. Sau đó chúng ta có thể ước tính P (xuống | ngồi) như Count (ngồi xuống) / Số lượng (ngồi). Nếu một Bigram không
xuất hiện trong bảng, sau đó chúng tôi chỉ rơi vào các giá trị unigram. Chúng tôi có thể xác định CPW, các
xác suất có điều kiện của một từ được đưa ra từ trước đó, như: