Algorithmen/Theorie hinter predictive AutoVervollständigen?

Einfaches Wort AutoVervollständigen zeigt nur eine Liste von Wörtern, die mit den eingegebenen Zeichen übereinstimmen, wurden bereits eingegeben. Aber ich möchte, um die Worte in die AutoVervollständigen-Liste wird nach der Wahrscheinlichkeit, mit der die Wörter auftreten, je nach den Worten, die eingegeben wurden, bevor unter Berufung auf ein statistisches Modell, das von einem text-Korpus. Welche algorithmen und Datenstrukturen brauche ich dazu? Könnt Ihr mir links für gute tutorials?

InformationsquelleAutor chiborg | 2012-07-12
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    Peter norvig hatte einen Artikel Wie Schreibt man einen Rechtschreib-Korrektor, die erklärt, wie Google meinten Sie...? Funktion arbeitet, verwendet Bayes ' sche Inferenz effektiv zu nutzen. Es ist sehr gut zu Lesen, und sollten anpassbar sein, um eine AutoVervollständigen-Funktion.

    • Die Verwendung Bayes' sche Gesetz wird zu viel für die Autovervollständigung, obwohl, da die ; nur geben die meisten common die Autovervollständigung von der Zeichenfolge ist oft gut genug.
    • Stimmt, es ist vielleicht übertrieben. Aber die Suche nach Wörtern passend zu den AutoVervollständigen-text und sortiert Sie nach Wahrscheinlichkeit scheint nur so einfach 😉
    • Sortieren nach Frequenz ist viel einfacher.
    • #4 von den Verbesserungen, die Punkte, die mich in die richtige Richtung: Mit Hilfe von n-Gramm für Vorhersagen.
    InformationsquelleAutor Wernsey
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    Brauchen Sie nicht Wahrscheinlichkeit für die Autovervollständigung. Stattdessen bauen Sie eine Präfix-Baum (aka eine trie) mit den Wörtern, die im Korpus als Schlüssel und Ihre Frequenzen als Werte. Wenn Sie auf eine Zeichenfolge, gehen die versuche, so weit wie Sie können, dann generieren Sie alle Suffixe von dem Punkt, den Sie erreicht haben, und sortiert diese nach Häufigkeit.

    Wenn ein Benutzer einen vorher unsichtbaren Schnur, fügen Sie es einfach auf die versuche mit Frequenz eins; wenn ein Benutzer eine Zeichenfolge eingibt, die Sie gesehen hatten (vielleicht durch Auswahl aus der Liste), erhöhen Sie dessen Frequenz.

    [Beachten Sie, dass Sie nicht tun können, die einfache portion mit einer Wahrscheinlichkeit Modell; im schlimmsten Fall hätten Sie berechnen Sie alle Wahrscheinlichkeiten in das Modell.]

    Wenn Sie tiefer eintauchen wollen in diese Art von algorithmen, die ich sehr empfehlen Sie Lesen, (die ersten Kapitel) Speech und Language Processing von Jurafsky und Martin. Es behandelt die diskrete Wahrscheinlichkeit für die Sprachverarbeitung in einiges detail.

    • Obwohl eine einfache Ansatz, diese Lösung nicht berücksichtigt, Informationen aus der n-gram language models des Korpus. d.h. die word-Geschichte
    • das ist richtig, aber ist das ein problem? Frequenzen können gewichtet werden, wenn erforderlich, vielleicht mit einem exponentiellen Schema, so dass der Benutzer die Eingabe größer ist als der Korpus, oder Umgekehrt.
    InformationsquelleAutor Fred Foo
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