N-gram 模型

这页讲 N-gram 模型咋算 “一句话像不像人话” 的概率，大白话拆成是啥、咋算、优缺点：

一、核心逻辑（是啥）

把句子拆成 “连续的词或字（w₁、w₂…wₙ）”，算这些词按顺序出现的概率。概率越高，句子越像人话。

二、咋算概率（公式翻译）

比如句子是 “今天天气不错”，拆成 w₁= 今、w₂= 天、w₃= 天…
算概率时，是这样的：

• 先算 “今” 出现的概率（P (w₁) ）
• 再算 “天” 在 “今” 后面出现的概率（P (w₂|w₁) ）
• 接着算 “天” 在 “今、天” 后面出现的概率（P (w₃|w₁w₂) ）
• …… 依次往后，把这些概率相乘，就是整句话的概率。

三、优点（好在哪）

1. 简单好懂：靠统计 “词的前后搭配频率”，逻辑直白，像数 “哪些词常一起出现”，好实现。
2. 基础好用：是很多语言任务的 “打底工具”，比如早期输入法联想词、简单语音识别，靠它就能干活。

四、缺点（差在哪）

1. 记不住长依赖：比如句子长了，前面第 1 个词对第 10 个词的影响，它算不清（因为要算 “前面所有词” 的条件概率，太复杂 ）。
2. 数据爆炸：词越多，要统计的搭配组合指数级增长，电脑存不下、算不动。
3. 没常识：只会统计 “谁和谁常一起”，不懂语义。比如 “苹果手机” 和 “苹果水果”，它分不清区别，只知道 “苹果” 常和 “手机 / 水果” 连。

总结：N-gram 是语言模型里的 “老前辈”，简单好上手，但面对复杂、长句子，或者需要理解语义的任务，就不够用啦～ 适合做基础、简单的语言判断，复杂场景得换更厉害的模型（比如神经模型 ）。