N - gram 语言模型加 1 平滑（add - one smooth ）

这是关于 N - gram 语言模型加 1 平滑（add - one smooth ） 方法的内容，解决 “P (word) 不存在（即某个词在语料中没出现过）时的概率计算问题”，大白话解释：

核心逻辑

当遇到没见过的词（count (word)=0 ），给它的计数 “强行 +1”，同时给总词数也 “ + 词表大小（V，所有不同词的数量）”，让没见过的词也有概率（但很小 ）。

公式翻译

• 原来算单个词概率：P(word) = count(word) / count(total_word)（没出现过就为 0 ）。
• 加 1 平滑后：P(word) = (count(word)+1) / (count(total_word)+V) → 哪怕没见过（count=0 ），也能算出一个很小的概率（比如 1/(总词数 + V) ）。

总结：加 1 平滑是 “给没见过的词‘开后门’”，通过 + 1 和调整分母，让所有词（包括没出现的 ）都有概率，避免概率为 0～