bigram analysis
雙字詞分析
bigram frequency
雙字詞頻率
calculate bigrams
計算雙字詞
bigram model training
雙字詞模型訓練
n-gram bigram
N元語法雙字詞
bigram language model
雙字詞語言模型
identify bigrams
識別雙字詞
bigram distribution
雙字詞分佈
bigram segmentation
雙字詞分割
bigram analysis is useful in natural language processing.
雙字組分析在自然語言處理中特別有用。
in linguistics, a bigram is a sequence of two adjacent elements.
在語言學中，雙字組是兩個相鄰元素的序列。
bigram models help in predicting the next word in a sentence.
雙字組模型有助於預測句子中的下一個單詞。
we can use bigram frequency to improve text generation.
我們可以使用雙字組頻率來改善文本生成。
analyzing bigrams can reveal patterns in language usage.
分析雙字組可以揭示語言使用中的模式。
bigram statistics are essential for building language models.
雙字組統計對於構建語言模型至關重要。
using bigram features can enhance machine learning algorithms.
使用雙字組特徵可以增強機器學習算法。
bigram collocations often appear in everyday speech.
雙字組搭配常出現在日常對話中。
the bigram approach is widely used in speech recognition systems.
雙字組方法在語音識別系統中被廣泛使用。
researchers study bigrams to understand language trends.
研究人員研究雙字組以瞭解語言趨勢。
bigram analysis
雙字詞分析
bigram frequency
雙字詞頻率
calculate bigrams
計算雙字詞
bigram model training
雙字詞模型訓練
n-gram bigram
N元語法雙字詞
bigram language model
雙字詞語言模型
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識別雙字詞
bigram distribution
雙字詞分佈
bigram segmentation
雙字詞分割
bigram analysis is useful in natural language processing.
雙字組分析在自然語言處理中特別有用。
in linguistics, a bigram is a sequence of two adjacent elements.
在語言學中，雙字組是兩個相鄰元素的序列。
bigram models help in predicting the next word in a sentence.
雙字組模型有助於預測句子中的下一個單詞。
we can use bigram frequency to improve text generation.
我們可以使用雙字組頻率來改善文本生成。
analyzing bigrams can reveal patterns in language usage.
分析雙字組可以揭示語言使用中的模式。
bigram statistics are essential for building language models.
雙字組統計對於構建語言模型至關重要。
using bigram features can enhance machine learning algorithms.
使用雙字組特徵可以增強機器學習算法。
bigram collocations often appear in everyday speech.
雙字組搭配常出現在日常對話中。
the bigram approach is widely used in speech recognition systems.
雙字組方法在語音識別系統中被廣泛使用。
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研究人員研究雙字組以瞭解語言趨勢。
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