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實作簡單的用戶選字記憶模型
這個模型基本上只是根據游標前的兩個 unigram 記憶當前的用戶選字。當有超過
一個以上的用戶選字時，則要給每個選字評分。評分標準是選字頻率乘上一個透過
半衰期遞減的最近選字經歷時間。如此一來我們在「少用但最近選過」及「常用但
最近少選」之間取得一個平衡。半衰期透過經驗法則決定。
目前這個簡易模型並不存入磁碟，因此下一次重開機後就會洗掉重來。目前這樣選
擇純粹是因為模型有半衰期，因此長時間存放後還是會遺忘。
這個模型的好處是對既有詞庫提供詞的影響很小，對於連續單字詞的 override 有
還不錯的幫助。如此對於人名、地名、公司名等專有名詞，應該可以減少選字的頻
率。這個模型應用起來的缺點是，如果用戶修改的字詞原來是個雙字詞，例如先前
的兩個 unigram 分別是 A, BB ，而用戶想改的是 BB 的第二個字，使選完後的三
個字分別是 A, B', C，這個 C 往往是記不起來的，但如果一開始用戶逐字選取，
亦即在 BB 只出現 B 時就選取 B' 然後再打 C ，則 A, B', C 這個組合往往能被
正確記憶。實際發生原因在此不討論，但跟底層所用的組字網架的架構有關。確實
要改進的話得要從底層重新架構來下手，但至少目前這個模型給的建議偏保守，不
至干擾原有的預設選字。衡諸得失，這個模型提供一些邊際上的改善，應該還是值
得採用的。
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2022-01-06 18:28:37 -08:00 |