什么是N-gram模型

1）定义：N-Gram模型是一种基于统计语言模型，语言模型是一个基于概率的判别模型，它的输入是个句子（由词构成的顺序序列），输出是这句话的概率，即这些单词的联合概率。

N-Gram本身也指一个由N个单词组成的集合，各单词具有先后顺序，且不要求单词之间互不相同。常用的有Bi-gram(N=2)和Tri-gram(N=3)。例如：

句子：L love deep learning

Bi-gram: {I, love}, {love, deep}, {deep, learning}

Tri-gram: {I, love, deep}, {love deep learning}

2）基本思想：N-Gram基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为n的滑动窗口操作，形成了长度是n的字节片段序列。每一个字节片段称为一个gram，对所有gram的出现频度进行统计，并按照事先设置好的频度阈值进行过滤，形成关键gram列表，也就是这个文本向量的特征空间，列表中的每一种gram就是一个特征向量维度。