从1到N的多个词拼接成一句话的概率等于N个概率的乘积：
这样的话，每一个后面的参数的概率要计算前面事件发生时的条件概率，会变为一个计算量很大的工作。于是我们使用马尔可夫模型，认为当前变量概率仅仅与前面N个变量概率有关，当N=1，考虑2个变量时，为二元模型，或称为二元文法模型。英文读音是比个来姆['bɪɡræm]，没有使用[baɪ]的读音。
N-gram的基本思想是将文本内容按字进行长度N的滑动窗口操作，形成长度为N的字节片段序列，每个字节片段是一个gram，对全部gram的出现频度进行统计，并按照设定的阈值进行过滤，形成keygram列表，即为该文本的特征向量空间，每一种gram则为特征向量维度。
中文文本处理大多采用bi-gram进行分解，因为双字词出现概率比较大，即以大小为2的滑动窗口进行操作，切成长度为2的字节片段；注意Google使用3元分析进行判断。
bigram切分方法在处理20%左右的中文多字词时，往往产生语义和语序方面的偏差。
而多字词常常是文本的核心特征，处理错误会导致较大的负面影响。
自动产生多字特征词：基于n-gram改进的文本特征提取算法，在进行bigram切分时，不仅统计gram的出现频度，而且还统计某个gram与其前邻gram的情况，并将其记录在gram关联矩阵中，对于连续出现频率大于事先设定阈值的，就将其合并为多字特征词，可以较好弥补n-gram算法在处理多字词方面的缺陷。
