输入法。尤其是拼音输入法，解决的就是一些序列标注的问题，针对给定的状态(拼音)，获取其概率最高的隐状态(中文)。
这个是一个标准的HMM，针对HMM的解码过程，是一个非常成熟也非常完备的东西。
local的计算和存储能力都有限。我们选择通常是二阶马尔科夫，也就是所谓的bigram model。
高阶对质量会有帮助。可是涉及到存储和计算。project上不可行。
同理，利用ME 以及CRFmodel都能够解决这一类的标注问题，相同是project上的问题。不太可行。
确定了採用bigram model。那么训练过程也就非常确定：
1.Segment and Count bigram&unigram
2.smoothing
3.prunning
在seg之前，须要对我们的训练语料做一下预处理。输入法重点关注的是中文以及中文的关系，所以须要对当中的英文以及符号等切割做一个预处理。不然会添加后期剪枝的复杂度。
一版的做法是，针对里面的英文，能够用一个统一的ENGLISH的标记取代，尽量不要去掉，而对于符号，作为句子的分隔符号，将整个句子折断成一个一个纯中文的短句。作为训练语料。
作为完备的model。会包含 開始符号BOS 以及结束符EOS，则能够保证整个model是封闭的。只是针对输入法。这个不是必须的，对于输入过程。用户的每一次開始输入，都不一定是句子的開始，强行加上去，不一定有好的效果。
作为训练过程#1 没有什么好说的，直接处理即可。
#2是非常关键的一个。HMM的解码，涉及到大量的转义概率乘，假设两个状态的概率没看到，那么转义概率为0。整个相乘链就为0，显然不合理。所以须要平滑，事实上就是通过策略为没有看到的二元对提供一个默认的计算方式。
#3 二元对之间的关系非常多，一版在1B规模以上。而输入法智能非常用非常小规模(1kw)，那么就须要对这个进行剪枝，剪枝非常重要，最大限度的保证剪枝后模型的准确率和剪枝前相近,后面具体介绍。