Hacktoberfest 2026:メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Build 1-gram / 2-gram / 3-gram tables

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
35/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
python

調査の方向性

ソースファイルやテストは指定されていません。まず、トレーニングデータが Python プロジェクトに取り込まれる方法を特定し、次に指定された表形式を使用して、シリアライゼーション、メモリフットプリントのドキュメント、および成功基準に照らしたルックアップ時間のベンチマークを検証してください。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

data model

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, ...}, ...}
}
```

主要言語
Python
スター
0
フォーク
0
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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