But if it does not occur in my training data I will back off to my bigram language model so that means, whenever the count of w i minus 1, w i is greater than 0, I will go to bi bigram; suppose that is also 0 then I will go to unigram.
लेकिन अगर यह मेरे प्रशिक्षण डेटा में नहीं होता है, तो मैं अपने बाइग्राम भाषा मॉडल को वापस कर दूंगा, इसका मतलब है कि, जब भी w i माइनस 1, w i की संख्या 0 से अधिक होगी, मैं दोबारा बाइग्राम में जाऊंगा; मान लीजिए कि यह भी 0 है तो मैं यूनीग्राम जाऊंगा।