古德-图灵估计可以解决n元语法模型(n-gram)中的数据的稀疏问题。主要的思想是把非零的n元语法的概率降低匀给一些低概率n元语法，以修改最大似然估计与真实概率之间的偏离。是实用比较多的平滑算法。

            图：从左到右的变化：把一部分看得见的事件的概率匀给未看见的事件  

      以统计词典中的概率为例，来说明古德-图铃公式。

      假定在语料库中出现r次的词有N_r个，特别的出现0次(未登录词)出现的次数为N₀个。语料库中词语的个数为N，显然

      出现r次的词在词典中的相对频度为r/N。如果不做任何优化处理，就依这个相对频度作为这些词的概率估计。

      加入当r非常小时，这么统计可能不可靠，因此出现r次的那些词在计算它们的概率时要使用一个更小一点的数，是d_r，而不是r。古德-图灵估计按照下面的公式计算d_r:

                                   d_r=（r+1）* N_r+1/Nr

      显然

      一般来说，出现一次的词的数量比出现两次的词的数量多，出现两次的词的数量比出现三次的数量多。这叫做Zipf定律。下图是一个小语料库中，出现次数r和对应的数量N_r之间的关系。

      这样就给未登录词一个很小的非零值，从而解决了零概率问题。同时下调了出现频率很低的词的概率。在实际的自然语言处理中，一般对出现次数超过某个阈值的词概率不下调；只对低于这个阈值的词，概率下调；下调的频率之和等于未登录词的概率。

      对于二元组（wi-1,wi）的条件概率估计P(wi|wi-1)也可以做同样的处理。因通过前一个词wi-1预测后一个词wi时，所有可能情况的条件总和应该为1，即

      对于出现次数非常少的二元组（wi-1|wi），它们出现的次数需要按着古德-图灵的方法打折扣，这样意味着有一部分概率没有分配出去，留给了未登录的二元组（wi-1wi）。基于这种思想，估计二元模型概率公式如下：

      其中T是一个阈值，一般在8-10左右，fgt表示经过古德-图灵估计后的相对频度。

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古德-图灵估计