賽德克語的詞會加上前、中、後綴字串，以表不同詞性、時態或意義，此專題目的是希望能掌握正確的詞綴資訊，首先以歸納法對詞做初步的分解，發現相較於中、後綴的少許變化，前綴有多樣的組合方式，因此聚焦於前綴字串改以機器學習或N-gram機率模型進行預測。主要負責N-gram機率模型，以（Unigram / Lidstone smoothing）及（Bigram / Back-off）搭配 Leave-one-out cross-validation進行訓練。