N-gram是一种基于统计语言模型的算法，基本思想是将文本内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。

每一个字节片段称为gram，对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好的阈值进行过滤，形成关键gram列表，也就是这个文本的向量特征空间，列表中的每一种gram就是一个特征向量维度。

该模型基于马尔可夫假设，每一个单词的出现都取决于它前面有限个单词。对于有限个单词数量n的不同定义，组成了不同的gram模型，

当n=1时，就是uni-gram, 

当n=2时，就是bi-gram, 

当n=3时，就是tri-gram, 

在给定的训练语料中，利用贝叶斯定理，将上述的条件概率值都统计计算出来即可，以bigram为例，公示推导如下：

同理，可以得到trigram的条件概率公式：

n-gram条件概率公式为：

注意：如果N过大会导致对于当前单词的约束过强，则容易导致过拟合。简单理解就是特征太多训练集上是准确率高了，但是容易过拟合。

以Bi-gram为例，假设有三句话组成的语料库为：

则能计算出的概率为：

I出现3次，I do出现1次，则P(do|I)=1/3=0.33

do出现1次，do not出现1次，则P(not|do) =1/1=1

代码实现N-gram:

#coding:utf-8

def creat_ngram_list(input_list, ngram_num):
    ngram_list = []
    if len(input_list) <= ngram_num:
        ngram_list.append(input_list)
    else:
        for temp in zip(*[input_list[i:] for i in range(ngram_num)]):
            temp = "".join(temp)
            ngram_list.append(temp)
    return ngram_list


if __name__ == "__main__":

    text = input("输入：")
    ngram_num = int(input("切分长度："))
    print("\n 列表输出：{0}".format(creat_ngram_list(text,ngram_num)))

结果为：

总结，N-gram模型的优点是基于有限的历史所以效率高，缺点是无法体现文本相似度，无法关联更早的信息。