下一个WordPredictor项目的设想

下一个WordPredictor项目的设想是通过学习以往的数据集来实现自动化的句子完成。我们采用混合方法构建基于统计分析的单词预测器，并通过句法分析深入挖掘该模型的成果，以获得更优化的结果。在这个过程中，n-gram模型作为统计分析的基础，有效地解决了稀疏数据估计概率的计算和空间效率问题。该分析输出了大量结果及其相应的概率。随后，我们结合Viterbi算法，根据给定句子最可能的词性标签序列，Viterbi算法强调了转换到表示词性标签t(i)状态的概率取决于前两个词性标签tag(i-1)和tag(i-2)，从而有助于通过先前的词语进行准确的词预测和句子生成，结果非常具体和精确。