预测下一个词-语言建模Capstone项目。该项目的目的是构建一个自然语言模型，在用户指定的单词序列中建议一个合适的下一个未见过的单词。使用推特、新闻和博客这三种类型的数据来训练模型。应用适当的数据清理和子集技术来最终确定训练数据。然后使用干净的数据集创建各种单词组合(N-Grams)，并开发了一种预测算法(Katz Back-off)来预测下一个单词。最终的预测模型经过适当优化以适合作为Shiny应用程序。

包含的文件：

  • ProduceNGrams.R：管理输入数据并创建干净的数据集。

  • PredNextTerm.R：包括Katz的退避算法。

  • CleanInputString.R：过滤用户输入的句子。

  • Test_PredNextTerm.R：测试程序。

  • server.R和ui.R：闪亮的应用程序。

  • fDF1.RData等：四个压缩的R输入数据文件。