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大規模データから one-pass で item(n-gram など)の頻度を数える手法に関するメモ.ここ数年,毎年の... 大規模データから one-pass で item(n-gram など)の頻度を数える手法に関するメモ.ここ数年,毎年のように超大規模な n-gram の統計情報を空間/時間効率良く利用するための手法が提案されている.最近だと, Storing the Web in Memory: Space Efficient Language Models with Constant Time Retrieval (EMNLP 2010) とか.この論文では,最小完全ハッシュ関数や power-law を考慮した頻度表現の圧縮など,細かい技術を丁寧に組み上げており,これぐらい工夫が細かくなってくるとlog-frequency Bloom filter (ACL 2007) ぐらいからから始まった n-gram 頻度情報の圧縮の研究もそろそろ収束したかという印象(ちょうど論文を読む直前に,この論文の7節の
2013/09/24 リンク