mots quotidiens. - PPM, 言語モデル, Burrows-Wheeler Transform
電通大の情報理論の 韓太舜先生 の最終講義が3月にあって, スライドが ここから 見られるのを知った。 院生のときに 『情報と符号化の数理』 (岩波書店 応用数学)を読んで, その明晰な内容と込められた哲学に感動した ので, 感慨深いです。 16ページ目の内容が本当なら, Weber-Fechnerの法則が理論から導けるという ことなのだろうか.. フルテキストは1975年なので, 閲覧制限がかかっていて見れないのが残念。 他も, 全体的に非常に興味深いのですが, とりあえず最後がワラタ。(笑) 論文の準備のためにPPM,PPM*,CTWなど圧縮関係の論文を(完璧ではないと 思いますが), 色々読んでみた。 PPMについては, 北先生のところで1998年に, PPM*を使った言語モデルの話 が出ています。 さて, PPMは岡野原君が 言語モデルと 似ている という話を書いているのですが,
BWT と PPM - naoyaのはてなダイアリー
Burrows Wheeler Transform (BWT, Block-sorting) と Prediction by partial matching (PPM) は本質的に同じ事をやっている、というお話です。 先日 Managing Gigabytes を読んでいたところ、P.69 で "block sorting is very closely related to the PPM* method, which is a variant of PPM that allows arbitrary-length contexts." という記述があり、どうにも気になったので調べてみました。 サマリとしては、BWT と PPM の一種である PPM* はいずれも文脈から次の1文字を一意に決定するという概念で見ると本質的に同じことをやっていると言える、というところです。 BWT のあら
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