So, now suppose you apply this Good-Turing smoothing methods for a corpus like AP Neswire academic press news, there are 22 million words and so that is why you are seeing for different counts what is the Good-Turing estimate that was seen, this is for bigrams.
तो, अब मान लीजिए कि आप गुड-ट्यूरिंग स्मूथिंग विधियों को कॉर्पस के लिए लागू करते हैं जैसे AP नेस्वायर अका-दमिक प्रेस समाचार, जैसे 22 मिलियन शब्द हैं और इसलिए आप अलग-अलग गणनाओं के लिए देख रहे हैं कि गुड-ट्यूरिंग अनुमान क्या है जो देखा गया था, यह bigrams के लिए है।