Các mô hình ngôn ngữ n-gram chuẩn lưu trữ xác suất điều kiện của n-gram trong một ngữ cảnh cụ thể. Hầu hết các mô hình ngôn ngữ này cũng lại sử dụng một số phương pháp nội suy để kết hợp xác suất điều kiện của n-gram đang xét với xác suất n-gram bậc thấp hơn. Phụ thuộc vào phương pháp làm mịn được sử dụng, có thể chúng ta còn cần đến các thông số thống kê phụ cho từng n-gram như số lượng hậu tố (đối với làm mịn Witten- Bell, Kneser-Ney) hay tiền tố ngữ cảnh (đối với làm mịn Kneser-Ney, Stupid Backoff). Chúng ta có thể sử dụng một BF duy nhất để lưu trữ những số liệu thống kê này nhưng cần chỉ rõ loại của chúng (tần suất xuất hiện thô, số tiền tố, số hậu tố, …), bằng cách sử dụng các tập k hàm băm khác nhau cho từng loại.
Lý do nên lưu trữ các dữ liệu thống kê này một cách trực tiếp vào BF, thay vì lưu các xác suất được tính toán sẵn là: (i) tính hiệu quả của quy trình mã hóa nêu trên dựa vào
phân phối tần suất dạng Zipf; điều này là hoàn toàn đúng cho dữ liệu thống kê n-gram trong ngữ liệu ngôn ngữ tự nhiên, nhưng lại có thể là không đúng cho xác suất được ước lượng của chúng; (ii) sử dụng dữ liệu thống kê ngữ liệu trực tiếp, chúng ta có thể tiết kiệm cả không gian lưu trữ đồng thời giảm tỉ lệ lỗi nhờ sử dụng các thông tin trung gian khác được kết xuất từ ngữ liệu.
Phân tích về tỉ lệ lỗi ở phần trên chỉ tập trung vào lỗi false positive của BF. Nhưng thực tế, không giống như các cấu trúc dữ liệu thông thường khác, độ chính xác của mô hình BF còn phụ thuộc vào các yếu tố khác trong hệ thống và cách thức mô hình được truy vấn.
Chúng ta có thể tận dụng tính đơn điệu của không gian sự kiện n-gram trong ngữ liệu ngôn ngữ tự nhiên để thiết lập một cận trên cho tần suất của tất cả các n-gram này. Nhờ đó mà có thể giảm bớt số lần thực hiện vòng lặp lớn trong thuật toán kiểm tra (Thuật toán 2). Cụ thể là, nếu đã lưu trữ các n-gram bậc thấp hơn trong BF, ta có thể nói rằng một n- gram không thể tồn tại nếu bất kỳ chuỗi con nào của nó không tồn tại, ý tưởng này được gọi là bộ lọc dựa vào chuỗi con (sub-sequence filtering) [35]. Do quy trình lưu trữ tần suất BF sử dụng không bao giờ đánh giá thấp tần suất của một sự kiện, nên: tần suất của một n- gram không thể lớn hơn tần suất của chuỗi con ít xảy ra nhất của nó.
{ }
1 1 1 2
(w ,..., w ) min (w ,..., w ), (w ,..., w )n n n
c ≤ c − c
Bộ lọc này giảm tỉ lệ lỗi của các mô hình ngôn ngữ BF với phương pháp làm mịn nội suy, bằng cách sử dụng giá trị nhỏ nhất được trả lại bởi các mô hình bậc thấp làm cận trên cho các mô hình cấp cao hơn.