这页讲神经网络语言模型（NLM）比 Ngram 强在哪，大白话对比 “NLM 咋碾压 Ngram”：

这页讲神经网络语言模型（NLM）比 Ngram 强在哪，大白话对比 “NLM 咋碾压 Ngram”：

1. 语义理解更聪明（向量表示语义）

• Ngram ：靠 “统计词的出现频率” 判断语义（比如 “苹果” 常和 “手机” 连，就认为它们有关 ），但不懂真正的意思。
• NLM ：把词变成 “语义向量”（比如 “苹果” 和 “水果” 的向量更像 ），能真・理解语义，遇到没见过的组合也能猜（泛化性好 ）。

2. 长句子也不怕（长距离依赖）

• Ngram ：句子一长，要统计的组合爆炸，抓不住 “前面第 1 个字和后面第 10 个字” 的关系（长距离依赖难搞 ）。
• NLM ：不管句子多长，模型大小不变，能记住 “很远的词” 的影响（比如 RNN、Transformer 擅长抓长距离关系 ）。

3. 概率计算更合理（Softmax 自带平滑）

• Ngram ：遇到没见过的词 / 组合，得手动搞 “平滑”（比如加 1 平滑 ），否则概率为 0 ，很僵硬。
• NLM ：用 Softmax 算概率时，自动给所有可能的词分配概率（哪怕没见过，也给极小值 ），不用手动操心平滑。

4. 下游任务更好用（适配性强）

• Ngram ：基本只能做 “概率预测”（比如判断句子是否合理 ），想做翻译、问答，得重新折腾。
• NLM ：能当 “预训练底座”（比如 BERT、GPT ），微调一下就能适配翻译、问答、摘要等任务，灵活方便。

总结：NLM 比 Ngram 更像 “聪明大脑”—— 懂语义、记长距离、自动平滑、适配性强，全方位碾压传统统计模型！