Prediction by Partial Matching
先ほどの例ではエスケープには適当に15%を割り当てたが、実際にエスケープがどれくらいの確率であるかを推定することは重要である。符号化した記号が少なければエスケープの確率は高くなるだろう。逆に符号化が進み、多くの記号を符号化したころにはエスケープはあまり出現しないと考えられる。 エスケープ確率の推定方法はmethodと呼ばれいくつか提案されているが、中でもmethod Cとmethod Dは良い性能をみせる。
method A 1 n + 1 {\displaystyle {\frac {1}{n+1}}}
method B u n {\displaystyle {\frac {u}{n}}}
method C u n + u {\displaystyle {\frac {u}{n+u}}}
method D u 2 n {\displaystyle {\frac {u}{2n}}}
ここで、nは今までに出現した記号の総数。uはエスケープの総数。
これならば先ほどのように新しい記号dが出現したとしても、まずエスケープ記号を出力し、その後dを出力すればよい。更にこのとき、dを既知の記号として統計情報に加える。 このように、まだ現れていない記号に他の記号の確率を配分し、ゼロ頻度問題を回避することをスムージングという。 エスケープはスムージングの1つである。
また、エスケープには次のような役割もある。 先ほどの文字列の統計情報を利用するとき、aの次にはaが出現しやすいが、baの次にはcが出現しやすい。このように、予測に用いる文脈の長さ(次数またはorderという)によって予想の結果は異なってしまう。次数は高いほうが正確な予想が出来ると思われるが、高い次数の文脈は統計情報が不足している場合が多い。 この解決策として、まず一番高い次数から予想をし、エスケープであれば1つ低い次数で予想しなおすという案があり、これによって適切な次数による予想が可能となる。