생 성 후 , 로우 성명 검출 모델 ( 206 ) 은 작 은 주해 된 코퍼스 ( 202 ) 에 있 어서 n - 그램 의 상대 적 빈도 의 함수 로서 연산 된 확률 추정 치 를 포함 하 며 , 그러 한 성 ( 204 ) 의 집합 에서 발견 된 좌측 문자 는 성명 을 식별 하 고 n - 그램 은 성명 을 식별 하 지 않 는다 . 따라서 로우 성명 모델 ( 206 ) 은 ( 예컨대 , 상술 한 비율 ( ratio ) 에 기초 하 여 성명 을 검출 하 기 위하 여 ) 입력 n - 그램 이 성명 을 검출 하 거나 성명 을 검출 하 지 않 는 확률 을 연산 하 는 데 이용 가능 하 다 . 그러나 , 이 는 작 은 주해 된 코퍼스 의 확률 에 의하 여 제한 되 며 , 이 는 대 규모 의 데이터 집합 에 걸쳐서 정확 하 지 않 을 수 있 다 . 그 결과 , 로우 성명 검출 모델 ( 206 ) 은 도 3 에 관하 여 이하 에 추가 적 으로 논의 하 는 바 와 같이 성명 검출 모델 을 생성 하 기 위하 여 훈련 데이터 에 추가 적용 된다 .