N-Gram模型是1948年诞生的
N-Gram模型是一种用于自然语言处理的统计语言模型。它用于分析和预测文本中的语言结构，特别是用于文本生成和文本分类任务。
N-Gram模型基于一个简单的假设：文本中的下一个词（或字符）出现的概率仅仅依赖于前面的N个词（或字符），而与其他部分无关。这里的N通常被称为“N-Gram”的N，它表示前面的上下文大小。例如，对于2-Gram模型（也称为bigram模型），它假设下一个词的出现只与前面的一个词相关；对于3-Gram模型（trigram模型），它假设下一个词的出现只与前面的两个词相关，依此类推。
N-Gram模型的应用包括：
文本生成：根据已有的文本数据，使用N-Gram模型生成类似风格和结构的新文本。
语言建模：用于识别和纠正拼写错误，或者自动完成用户输入的文本。
机器翻译：用于将一种语言的文本翻译成另一种语言。
文本分类：用于将文本数据分类到不同的类别，如垃圾邮件过滤、情感分析等。
N-Gram模型的主要优点是简单易懂，计算效率高，但它也有一些缺点，例如无法捕捉长距离的依赖关系和上下文信息不足。因此，在自然语言处理中，通常会结合其他更复杂的模型来提高性能。
