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N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。本文将从此开始，进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种powerful的应用。
- 基于N-Gram模型定义的字符串距离
- 利用N-Gram模型评估语句是否合理
- 使用N-Gram模型时的数据平滑算法
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基于N-Gram模型定义的字符串距离
在自然语言处理时，最常用也最基础的一个操作是就是“模式匹配”，或者称为“字符串查找”。而模式匹配（字符串查找）又分为精确匹配和模糊匹配两种。
所谓精确匹配，大家应该并不陌生，比如我们要统计一篇文章中关键词 “information” 出现的次数，这时所使用的方法就是精确的模式匹配。这方面的算法也比较多，而且应该是计算机相关专业必修的基础课中都会涉及到的内容，例如KMP算法、BM算法和BMH算法等等。
另外一种匹配就是所谓的模糊匹配，它的应
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