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古德-图灵估计(Good-Turing Estimate) From 《数学之美》（笔记）

第3章 统计语言模型

古德-图灵估计(Good-Turing Estimate) From 《数学之美》（笔记）_第1张图片

这是1953年古德(I.J.Good)在他老板图灵(Alan Turing)的指导下，提出的在统计中相信可靠的统计数据，而对不可信的统计数据打折扣的一种概率估计方法，同时将折扣出来的那一小部分概率给与未看见的时间(Unseen Events)。古德和图灵还给出一个很漂亮的重新估算概率的公式，这个公式后来被称为古德-图灵估计(Good-Turing Estimate)。

假定在语料库中出现r次的词有Nr个。有，现在假定当r比较小时，它的统计可能不可靠，因此在计算那些出现r次的词的概率时，要使用一个更小一点的次数，是dr。

古德-图灵估计按照下面的公式计算dr：

 

古德-图灵估计(Good-Turing Estimate) From 《数学之美》（笔记）_第2张图片

以上，吴军《数学之美》第二版

大数定理：在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。（百度百科）

线性插值：线性插值的几何意义即为概述图中利用过A点和B点的直线来近似表示原函数。（百度百科）

古德-图灵估计(Good-Turing Estimate) From 《数学之美》（笔记）_第3张图片

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