一位Reddit用户正在探索用于聊天应用的输入减少方法，目标是将处理的数据量减少4-5倍。他们正在研究基于句子和关键字的trie结构，以提高检索的准确性和效率，并指出目前在25%预算下的方法与基准相当，但有时会检索过多数据。该用户正在寻找CELF的替代算法以获得更好的检索确定性。 AI
排序理由 这是Reddit上一个用户生成的帖子，讨论了一个技术问题，但没有明确的新闻价值或新颖的解决方案。
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Reddit用户寻求聊天应用的输入减少方法
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报道来源 [1]
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基于句子和关键词的Trie实现输入4-5倍缩减. [P]
<table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1vq9ji0/input_45x_reduction_with_sentence_and_keyword/"> <img alt="Input 4-5x Reduction with sentence and keyword based trie on chat. [P]" src="https://external-preview.redd.it/OiyTJAKyhU2FPnEmwxi9SJMTKK0…