Build 1-gram / 2-gram / 3-gram tables
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
No se mencionan archivos fuente ni pruebas. Empieza por localizar cómo entran los datos de entrenamiento en el proyecto Python y, después, utiliza el formato de tabla indicado y verifica la serialización, la documentación de la huella de memoria y el benchmark del tiempo de consulta según los criterios de éxito.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Summary
Build n-gram frequency tables from the training data for lookup-based generation.
Success Criteria
- 1-gram table: token → count
- 2-gram table: (token₁) → [(token₂, count), ...]
- 3-gram table: (token₁, token₂) → [(token₃, count), ...]
- Tables serialized efficiently (consider trie structure)
- Memory footprint documented
- Lookup time benchmarked (<1μs per lookup target)
Implementation Notes
- Consider smoothing for unseen n-grams
- Store both raw counts and probabilities
- Prune low-frequency entries to control size
Table Format
```python
{
"unigram": {"feat": 15000, "fix": 12000, ...},
"bigram": {"feat": {"add": 5000, "implement": 3000, ...}, ...},
"trigram": {("feat", "add"): {"new": 2000, "support": 1500, ...}, ...}
}
```
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 0
- Forks
- 0
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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