Inferring statistical models for performing code compression is disclosed. The system reads a set of training data comprising representative code. Tokens from the training data along with context data known when the token is read is saved to a predictor table. The context data comprises potential predictors for the token. When all training data has been read, a decision tree is created which partitions input code into streams that can be compressed based on the frequency distributions present in the decision tree. The decision tree can be used by a modeler component of a code compression system.

Se divulga la deducción de los modelos estadísticos para realizar la compresión de código. El sistema lee un sistema de datos del entrenamiento que abarcan código representativo. El símbolo de los datos del entrenamiento junto con los datos del contexto sabidos cuando se lee el símbolo se ahorra a una tabla del predictor. Los datos del contexto abarcan a predictors potenciales para el símbolo. Cuando se han leído todos los datos del entrenamiento, se crea un árbol de la decisión que las particiones entran código en las corrientes que se pueden comprimir basaron en las distribuciones de frecuencia presentes en el árbol de la decisión. El árbol de la decisión se puede utilizar por un componente del modeler de un sistema de la compresión de código.