“平滑问题”：

吃透 “平滑问题”：

核心矛盾

N-gram 模型靠 “统计词串出现的次数” 算概率，但 “没见过的词串（比如新组合）” ，直接算的话概率是 0 。但理论上，再奇怪的词组合（比如 “苹果吃电脑” ），也不能说 “完全不可能出现”（万一有人脑洞大开这么写呢 ），所以得给它们 “很低但不是 0 的概率” 。

平滑问题是干啥的？

就是解决 “没见过的词串咋分配概率”—— 从 “见过的词串” 里 “抠出一点概率”，分给 “没见过的”，让所有可能的词串概率都 > 0 ，但又很小。

举个栗子：
假设语料里只有 “今天天气”“今天吃饭”，没 “今天喝水”。正常算 “今天喝水” 概率是 0 ，但平滑后，会从 “今天天气”“今天吃饭” 的概率里，匀一点给 “今天喝水”（比如给 0.0001 ），这样所有组合都有概率，模型更合理。

为啥叫 “折扣 / 平滑”？

• 折扣（discounting） ：因为要从 “见过的词串” 里 “扣一点概率”（打折 ），分给没见过的。
• 平滑（smoothing） ：原本 “见过的词串概率高，没见过的概率 0”，现在让概率曲线更 “平滑”（不会突然掉成 0 ）。

总结：你说的 “没出现给很低的概率” 完全正确！平滑问题就是干这个的 —— 给没见过的词串分配一个极小（但 > 0 ）的概率，让模型更科学～