我已经在Javascript中构建了一个ngram模型实现，它工作正常。不过，我期待改变我的数据结构，以便每次观察到新的单词/字符时都不必遍历所有历史记录。 在这里，我采取seedtext，并用它来与一个以建立的n-gram 2. var ngrams = {};
var order = 2;
var seedtext = "adadwsdawdsadawdsadada
我寻求最有效和最简单的方法来将800k +学术文章分类为与定义的概念空间相关的（1）或不相关的（0）（这里：learning as it relates to work）。 数据是：标题&抽象（平均= 1300个字符），可以使用 任何方法或甚至组合，包括监督的机器学习和/或通过建立产生一些阈值列入特性，其中其他。 方法可以利用key terms that describe the conceptu
我正在尝试使用python来帮助我破解Vigenère密码。我对编程相当陌生，但我设法制作了一个算法来分析一串文本中的二元语音频率。这是我到目前为止有： import nltk, string
from nltk import bigrams
Ciphertext = str(input("What is the text to be analysed?"))
#Removes spac
我使用bigrams和unigrams。 我的双字母组是一个元组的柜台，我对unigram是一个列表，其中 uni['some key']=count
我试图做follwing for b,countB in bigrams.most_common()
key=b[0] # this is guaranteed to be a key for my unigrams
u