ДРУГИЕ МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАHИЯ.
Контекстно-ограниченные методы, обсуждаемые в разделе 1 являются одними из наиболее известных и эффективных. Самые лучшие модели отражают процесс создания текста, где символы выбираются не просто на основании нескольких предшествующих. Идеальным будет моделирование мыслей субъекта, создавшего текст.
Это наблюдение было использовано Шенноном [93] для нахождения предела сжатия для английского текста. Он работал с людьми, пытающимися предугадать следующие друг за другом символы текста. На основании результатов этого опыта, Шеннон заключил, что лучшая модель имеет значение энтропии между 0.6 и 1.3 бит/символ. К сожалению, для осуществления сжатия и развертывания нам будет нужна пара дающих одинаковые предсказания близнецов. Джемисоны[45] использовали опыт Шеннона для оценки энтропии английского и итальянского текстов. Ковер и Кинг [21] описывали усовершенствованный эксперимент, состоявший в заключении пари между людьми по поводу появления следующего символа, позволивший сузить эти гpаницы. Эта методология была использована Таном для малайского текста [99].
В этом разделе мы рассмотрим классы моделей, предлагающие некоторый компромисс между послушными контекстно-ограниченными моделями и загадочной мощью процессов человеческого мышления.
