高楼万丈平地起：语言模型的雏形NGram和简单文本表示BagofWords

N-Gram, Bag-of-Words, 语言模型, 文本表示, 自然语言处理, 机器学习

1. 背景介绍

在信息爆炸的时代，海量文本数据无处不在。如何有效地理解、分析和利用这些文本数据成为了一个重要的研究课题。自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，致力于使计算机能够理解、处理和生成人类语言。

语言模型是NLP领域的基础，它试图学习语言的统计规律，并根据这些规律预测下一个词或词序列。早期语言模型的出现为NLP的发展奠定了基础，也为后续更复杂、更强大的模型的发展提供了参考。

2. 核心概念与联系

2.1 N-Gram

N-Gram是一种统计语言模型，它基于词序列的统计信息来预测下一个词。N代表词序列的长度，例如：

• Unigram (N=1): 只考虑单个词的出现概率。
• Bigram (N=2): 考虑两个连续词的联合概率。
• Trigram (N=3): 考虑三个连续词的联合概率。

N-Gram模型的优点在于简单易懂，计算量相对较小，并且能够捕捉到一定的语言依赖关系。

2.2 Bag