This problem is further exacerbated

This problem is further exacerbated by the fact that different realizations of the source
output may vary considerably in terms of repeating patterns. Therefore, context modeling
in text compression schemes tends to be an adaptive strategy in which the probabilities for
different symbols in the different contexts are updated as they are encountered. However,
this means that we will often encounter symbols that have not been encountered before for
any of the given contexts (this is known as the zero frequency problem). The larger the
context, the more often this will happen. This problem could be resolved by sending a code
to indicate that the following symbol was being encountered for the first time, followed by
a prearranged code for that symbol. This would significantly increase the length of the code
for the symbol on its first occurrence (in the given context). However, if this situation did not
occur too often, the overhead associated with such occurrences would be small compared to
the total number of bits used to encode the output of the source. Unfortunately, in context based
encoding, the zero frequency problem is encountered often enough for overhead to be
a problem, especially for longer contexts. Solutions to this problem are presented by the ppm
(prediction with partial match) algorithm and its variants (described in detail in Chapter 6).

Kết quả (Việt) 1:

Vấn đề này hơn nữa trầm trọng hơn do thực tế khác nhau thế realizations của nguồnsản lượng có thể thay đổi đáng kể về các mẫu lặp đi lặp lại. Do đó, mô hình bối cảnhtrong văn bản nén chương trình có xu hướng là một chiến lược thích ứng trong đó các xác suất choCác biểu tượng khác nhau trong các bối cảnh khác nhau được Cập Nhật như họ đang gặp phải. Tuy nhiên,Điều này có nghĩa rằng chúng tôi sẽ thường xuyên gặp phải biểu tượng đã không gặp phải trước khi chobất kỳ ngôn ngữ nhất định (điều này được gọi là vấn đề của tần số không). Lớn hơn cácbối cảnh đó, thường xuyên hơn sẽ xảy ra. Vấn đề này có thể được giải quyết bằng cách gửi một mã sốđể chỉ ra rằng các biểu tượng sau đây được bắt gặp lần đầu tiên, tiếp theohễ mã cho các biểu tượng đó. Điều này sẽ làm tăng đáng kể độ dài của mãĐối với các biểu tượng trên của nó xuất hiện đầu tiên (trong ngữ cảnh nhất định). Tuy nhiên, nếu tình trạng này không làmxảy ra quá thường xuyên, chi phí liên quan đến các sự kiện như vậy sẽ là nhỏ so vớiTổng số bit được sử dụng để mã hóa các đầu ra của nguồn. Thật không may, trong bối cảnh dựa trênbảng mã, zero tần số gặp vấn đề thường xuyên, đủ cho các chi phí đượcmột vấn đề, đặc biệt là đối với bối cảnh dài hơn. Giải pháp cho vấn đề này được trình bày bởi trang/phútthuật toán (dự đoán với trận đấu một phần) và các biến thể (mô tả chi tiết trong chương 6).

Kết quả (Việt) 2:

Vấn đề này là tiếp tục làm trầm trọng hơn bởi thực tế là ngộ khác nhau của nguồn
đầu ra có thể thay đổi đáng kể về mô hình lặp đi lặp lại. Vì vậy, mô hình hóa ngữ cảnh
trong các chương trình nén văn bản có xu hướng được một chiến lược thích ứng trong đó xác suất cho
biểu tượng khác nhau trong các bối cảnh khác nhau được cập nhật ngay khi họ đang gặp phải. Tuy nhiên,
điều này có nghĩa rằng chúng tôi sẽ thường xuyên gặp phải những biểu tượng chưa được gặp phải trước khi cho
bất kỳ bối cảnh nhất định (điều này được gọi là vấn đề tần số zero). Càng lớn
bối cảnh, thường xuyên hơn này sẽ xảy ra. Vấn đề này có thể được giải quyết bằng cách gửi mã
để cho thấy các biểu tượng sau đây đã bị bắt gặp lần đầu tiên, tiếp theo là
mã chuẩn bị trước cho biểu tượng đó. Điều này sẽ làm tăng đáng kể độ dài của mã
cho các biểu tượng trên xuất hiện đầu tiên của mình (trong bối cảnh nhất định). Tuy nhiên, nếu tình trạng này không
xảy ra quá thường xuyên, các phí liên quan đến sự cố như vậy sẽ là rất nhỏ so với
tổng số các bit được sử dụng để mã hóa đầu ra của nguồn. Thật không may, trong bối cảnh dựa trên
mã hóa, vấn đề tần số zero được gặp thường xuyên, đủ để chi phí là
một vấn đề, đặc biệt là cho các bối cảnh còn. Giải pháp cho vấn đề này được trình bày bởi ppm
(dự đoán với trận đấu một phần) thuật toán và các biến thể của nó (được mô tả chi tiết trong Chương 6).