自然言語処理などで時系列データの特徴量として良く利用されるn-gramにおいてnを職人芸で調節しないといけない問題を解決し、自動的に適切な特徴が選択されるotsu-gramを提案する。analysisを適用すると単語分散表現が計算できる。この単語分散表現は従来法のword2vecやfasteTextよりも大幅に精度向上したものになる。この特徴量と単語分散表現の計算には非常に大きなメモリが必要となり計算が困難である。n-gramのnを職人芸で調節しないといけない問題を大津の2値化でnを調節することで解決した。この特徴の計算でメモリが大量に必要になる部分を遅延評価にして少ないメモリでの計算を可能とした。データの一部をディスクに保存することで少ないメモリで高速に計算する方法も提案する。このメモリ効率向上手法は他の疎行列演算にも応用できる応用範囲の広いテクニックである。