googlescribe是如何工作的?

可能的实施建议:

后端: 建立和维护一个 NxNxW A (例如,作为 Hash )在哪里 N 你的词汇量和 W 是您希望保持的最大上下文(大写)(例如。 W=4 可以。)检查一些样本数据以进行种子设定/初始化 A 以至于 A[n1,n2,w] 计算单词的次数 n2 w 字后第位 n1 (尊重句子界限。)

前端: 当用户键入时,要求后端使用 A 根据最后一个词来评估(和排列)最可能的后继词 用户在当前句子中完全键入的单词;仅显示以用户正在键入的单词开头的建议(即用户的“当前”(部分)单词)

M 基于用户已完成键入的单词,无论是在运行中(当用户返回执行更正时具有挑战性),还是在提交最终文本时(最简单),或者通过自上次作业运行以来提交的一些定期作业评估文本。

你需要使用马尔可夫链。

here . 这个 sample output 也很有趣。

googlescribe使用的系统(或者至少是一个非常类似的系统)基本上使用树状的数据结构来存储所有可能的单词。某种形式的搜索算法,它能根据已知的词汇量找出所有可能的方法来完成你的单词。(可能是存储在数据库中的旧搜索查询的基础)并按它们出现的频率对它们进行排序。

例如:

我键入:“a”

Vocab:'苹果'太可怕了'

所以,使用最多的是“at”,其次是“apple”,最少的是“crameous”。

正如我所说,我不确定这是否是他们使用的系统,但它应该有类似的结果。