示例：假设我在许多文本中都有这4个单词：United |国家|的美国.我会得到结果：
美国：50
美国：45
美利坚合众国：40
(这只是一个包含4个单词的示例,但可以使用少于4个单词).
有一些算法可以做到这一点或类似于此？
编辑：欢迎使用一些显示如何操作的R或sql代码.我需要一个我需要做的实际例子.
表结构
我有两个表：具有id和文本的令牌.文本是独一无二的,此表中的每个入口代表一个不同的单词.
TextBlockHasToken是保持文本顺序的表.每行代表文本中的一个单词.
它有textblockid,它是令牌所属文本的块.作为令牌的句子的句子,作为句子内的令牌位置的位置,以及作为令牌表引用的tokenid.
解决方法
更新2011-11-22：
在给定当前状态的情况下,马尔可夫链是一种模拟切换到新状态的概率的方法.这是“状态机”的随机等价物.在自然语言的情况下,“状态”由“前N个单词”组成,这意味着您将先验概率(在前N个单词之前)视为equal_to_one.计算机人员很可能会在NLP案例中使用树来实现马尔可夫链. “状态”只是从根到当前节点的路径,而words_to_follow的概率是当前节点的后代的概率.但是每次我们选择一个新的子节点时,我们实际上都会向下移动树,并“忘记”根节点,窗口只有N个字宽,这将转换为深入树中的N个级别.
你可以很容易地看到,如果你像这样走马尔科夫链/树,在第一个单词之前的概率是1,第一个单词之后的概率是P(w1),在第二个单词= P(w2)之后||因此,在处理语料库时,您构建马尔可夫树(：=更新节点中的频率),在骑行结束时,您可以通过频率(单词)/ SUM估计给定单词选择的概率(FREQ(兄弟姐妹)).对于在树中5深的单词,这是单词的概率,给定前4个单词.如果你想要N-gram概率,你需要从根到最后一个单词的路径中所有概率的乘积.
