Discounting类包括：
Add-One Smoothing（加法平滑）
Good-Turing Discounting（图灵平滑）
加法平滑太简单就不说了。
图灵平滑。看了 统计自然语言处理 和 数学之美 对这部分的解析。
先看个例子：
训练集合：T={what is it what is small?}|T|=8
验证集合：V={what is it small ? flying birds are a bird.}, |V|=12
在训练集合上，我们得到：p()=p(it)=p(small)=p(?)=0.125, p(what)=p(is)=0.25，其他为0
如果不经过平滑处理，则验证集上两句子的概率分别为：
p(what is it?)=（0.25*2）*（0.125*2）≈0.001
p(it is flying.)=0.125*0.25*（0*2）=0
但是实际上it is flying是有可能出现的。现在用古德-图灵算法进行平滑处理，如下：
首先计算，各发生 r 次 N 元组类别的数目，依次为N(0)=6,N(1)=4,N(2)=2,N(i)=0 ,i>2:
其次，重新估计各概率值。
对于发生0次的事件概率：
Pr(.)=p(flying)=p(birds)=p(are)=p(bird)=p(a)=(0+1)*N(0+1)/(8*N(0))=1*4/(8*6)≈0.083
对于发生1次的时间概率：Pr(it)=p()=p(small)=p(?)=(1+1)*N(1+1)/(8*N(1))=2*2/(8*4)=0.125
对于发生两次的时间概率：Pr(what)=Pr(is)=(2+1)*N(2+1)/(8*N(2))=3*0/(8*2)=0: 保持原值0.25
注意计算时候最高次的P的公式里面有，但是已经是最高次了这个值一定是零，那个最高位保持他原有的概率就可以了。
归一化处理，6*+4*+2*=1.5。这里的
所以，归一化处理后：
发生1次的时间概率：p’(it)=p’()=p’(small)=p’(?)=0.125/1.5 ≈0.08 (原概率0.125) -0.045
发生2次的时间概率：p’(what)=p’(is)= 0.25/1.5 ≈ 0.17 (原概率0.25） -0.08
发生0次的时间概率：p’(.)=p’(birds)=p’(are)=p’(bird)=p’(a) = 0.083/1.5 ≈0.06（原概率是0）
因此：
p’(what is it?)=(0175*2)*(0.08*2) ≈ 0.0002 [原 p(what is it?)=（0.25*2）*（0.125*2）≈ 0.001]
p’(it is flying.) ≈ 0.08*0.17*（0.06*2）≈ 0.00004 [ 原 p(it is flying.)=0.125*0.25*（0*2）=0 ]
大概就是这么个情况。
下面开始看原理：
比如一个text文本
1 今天 天气 不错
2 北京 今天 堵车
3 今天 天气 很棒
4 今天 天气 还好
5 今天 天气 很棒
6 你好 你好
7 你好 先生
8 你好 图灵
9 你好 小姐
10 你好 宝宝
11 .... ....
出现r次的n元语法的数目，一共有个。
其中三元语法有5次，二元语法有5次。 这样的5次一共有
不管几元语法，只考虑这个语法的出现次数r，剪掉的也是这个次数。
总词数 从出现0次的语法到出现最大次数的语法的总和就是总词数。
原始=，现在是，剪掉的部分是。剪掉的部分次数给了出现零次的增加次数。
5-A的公式可以看到如果是正常计算的话，现在用
现在的概率如果不算r=0的部分的（r>0）话概率是
是匀给出现r=0的总次数、剩余量。的计算就是用到了（5-10）得出的。
END