描述一个N-Gram语言模型的结构和功能.
N-Gram语言模型是一种用于预测单词序列中的下一个单词的统计模型.它通过使用在训练文库中观察到的以前的单词组合 (称为N-grams) 来自的概率来进行预测.例如,在2克 (比格拉姆) 模型中,序列的下一个单词是基于前一个单词的预测,而在3克 (三克) 模型中,它是基于前两个单词的预测.N-Gram模型的结构由几个组件组成,包括训练文库中的所有单词的词汇库,计算N-Grams发生的数量的一种方法,以及平滑的概率识别方法.这些概率估计是使用最大概率估计,这是一个特定单词的数量和N-Grams发生的比例.在自然语言中,N-Grams模型是基于一个语言处理模型,它是基于一个语言,其总结和处理语言,其总结,以及其他语言,其总结和处理方法.在自然语言中,N-Grams模型是基于一个语言,其总结和处理语言,其总结和语言,其运用方法,其总结和语言,其运用方法,其运用方法,其运用方法,其运用方法,其运用方法等.