n-gram是自然语言处理（NLP）中的一种基本概念，用于表示文本或语音中连续出现的n个项目（如单词、字符、音节等）的序列。n-gram模型通过统计和分析这些序列的频率，用于语言建模、文本分类、拼写检查、语音识别等多种任务。
具体来说，n-gram可以分为以下几种类型：
- Unigram（1-gram） ：单个单词或字符。
- Bigram（2-gram） ：两个连续的单词或字符。
- Trigram（3-gram） ：三个连续的单词或字符。
- 更高的n-gram（如四元组、五元组等），但随着n值的增加，数据稀疏性和计算复杂性也会显著提高。
n-gram模型基于马尔科夫假设，即一个项目的出现仅依赖于前面的n-1个项目。这种假设简化了概率计算，并使得n-gram模型在许多实际应用中非常有效。
n-gram的应用非常广泛，包括：
- 语言建模：通过统计n-gram频率来预测下一个单词的概率。
- 文本分类：利用n-gram特征生成文档向量，用于分类任务。
- 拼写检查：通过比较正确和错误单词的n-gram相似度来纠正拼写错误。
- 机器翻译：评估翻译文本与参考文本之间的相似性。
尽管n-gram模型简单直观且易于实现，但它也存在一些局限性，例如数据稀疏性问题、无法捕捉长距离依赖关系以及缺乏语义理解。为了克服这些问题，研究人员通常会结合其他技术，如TF-IDF、词向量或深度学习模型
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