" 나이브 베이 시 안 분류 ( naive bayesian classification ) 방법 은 문자 "" X "" 의 시퀀스 가 성명 을 식별 하 는지 를 "," 주어진 문맥 ( 예 를 들 어 "" X "" 전후 에 출현 하 는 문자 들 ) 에서 성명 을 식별 할 "" X "" 의 확률 과 주어진 문맥 에서 성명 을 식별 하 지 못할 "" X "" 의 확률 의 비 에 따라서 검출 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 언어 모델 은 이러 한 조건부 확률 을 계산 하 는 데 사용 된다 . 통상 적 인 통계학 적 언어 모델 은 그 이력 ( 예 를 들 어 ", 데이터 의 집합 에서 이전 단어 또는 문자 시퀀스 의 출현 ) 에 주어진 단어 또는 문자 의 시퀀스 의 확률 측정 이 다 . 특히 , 마코 브 가정 ( markov assumption ) 에 기초 한 종래 의 n - 그램 ( n - gram ) 언어 모델 은 단어 또는 문자 의 시퀀스 를 예측 하 는 데 사용 된다 .