用数学的方法描述语言规律

贾里尼克：一个句子是否合理，等同于判断其可能性的大小，用概率来衡量

Markov模型：简化条件概率运算。

二元模型 Bigram model，N元模型

为什么合理？上下文相关，短程依赖。

不足之处：忽略长程依赖性 Long Distance Dependency

N的取值？tradeoff，同时关注：效果的提升，资源的耗费

模型训练的问题：零概率问题（不平滑）

解决办法：平滑方法

理论基础：

Good-Turing Estimate: 相信可靠的统计数据，对不可信的统计数据打折扣，将折扣出来的小部分概率给予为看见的事件 (Unseen Events)

（IBM）Katz backoff

语料的选取问题：训练语料尽量和模型应用的领域相结合

训练数据尽可能多。但在某些领域（如机器翻译的双语语料）训练数据很少，无法追求大量数据

需要过滤训练数据