下一个WordPredictor project的想法是通过学习先前的数据集来自动完成句子。我们使用混合方法构建基于统计分析的单词预测器，然后通过句法分析深入挖掘该模型的结果以获得更好的结果。在此，n-gram模型用作统计分析的基础。该模型通过非线性递归程序为从稀疏数据估计概率的问题提供了一种计算和空间高效的解决方案。这种分析输出了相当大的一组结果及其相应的概率。你知道吗？这背后还有更神奇的算法——Viterbi算法。Viterbi算法指出，转换到表示词性标签t(i)的状态的概率取决于前两个词性标签tag(i-1)和tag(i-2)，这简直是预测的魔法师，帮助我们根据先前的词进行精确的词预测！

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