在自然语言处理（NLP）的浩瀚海洋中，N-gram 就像是那些最基础的积木。虽然我们在 2026 年的今天已经习惯了与像 GPT-5 这样庞大的生成式模型对话，但理解 N-gram 依然是每个开发者掌握 LLM（大语言模型）底层逻辑的关键。在这篇文章中，我们将不仅重温 N-gram 的经典定义，还会结合最新的开发范式，探讨这项“古老”的技术在现代 AI 工程中的新生。
目录
N-gram 核心概念回顾
简单来说，N-gram 是指从文本或语音中提取的 ‘N‘ 个连续项目（如单词或字符）的序列。根据具体应用，这些项目可以是字母、单词或字符。‘N‘ 的值决定了 N-gram 的阶数。这是自然语言处理（NLP）中的一项基础概念，广泛应用于语言建模、文本分类、机器翻译等多种任务中。
根据 ‘n‘ 的值不同，N-gram 可以分为多种类型：
- Unigrams (1-grams)：指单个单词。
- Bigrams (2-grams)：指成对出现的连续单词。
- Trigrams (3-grams)：指三个连续出现的单词组合。
让我们来看一个直观的例子。在上图中，我们可以看到一元组、二元组和三元组如何对句子进行划分以形成 n-gram。这种看似简单的切分，实际上蕴含了语言的结构之美。
N-gram 的数学本质：从马尔可夫假设说起
作为开发者，我们都知道概率模型是 AI 的核心。N-gram 模型的本质其实是基于一个被称为“马尔可夫假设”的简化观点：当前词的出现概率仅依赖于它前面的 N-1 个词。
这极大地降低了计算的复杂度。试想一下，如果我们不这么做，计算一个词的概率需要考虑它之前所有的词，这在工程上是不可行的。
2026 视角：为什么我们还在乎 N-gram？
你可能会问：“既然我们已经有了 Transformer 和 BERT，为什么还要学这个？” 这是一个非常好的问题。在我们最近的几个企业级项目中，我们发现 N-gram 在以下场景中依然不可替代：
- 快速原型验证 (MVP)：当你需要快速验证一个文本分类的idea时，一个简单的 TF-IDF 加上 N-gram 特征往往能在几分钟内给出基线结果，而训练一个 BERT 模型可能需要几个小时。
- 边缘计算与资源受限环境：在 2026 年，虽然算力提升了，但边缘设备（如 IoT 芯片）依然资源有限。N-gram 模型非常轻量，不需要 GPU 推理，非常适合部署在端侧设备上进行简单的意图识别。
- 处理特定领域的拼写纠错：通用的 LLM 有时会“过度修正”专业术语。基于特定领域语料库构建的 N-gram 模型，在处理医疗或法律专有名词纠错时，往往比大模型更精准、更可控。
生产级实现：不仅是 Split
在教程中，我们经常看到简单的 text.split() 实现。但在生产环境中，这样写往往是危险的。没有预处理（去除标点、处理大小写），N-gram 的质量会大打折扣。让我们来看一个更健壮的 Python 实现，融入了我们团队在工程化过程中的最佳实践。
基础实现与改进
让我们先看一个包含基本预处理的实现：
import re
from collections import Counter
from typing import List, Tuple, Dict
def generate_ngrams(text: str, n: int) -> List[Tuple[str, ...]]:
"""
生成 N-grams 的生产级函数。
包含了基本的清洗逻辑，并处理了边界情况。
"""
# 1. 预处理：转小写，使用正则去除非单词字符（保留空格）
# 这是一个我们在实际开发中常用的技巧，能显著提高模型鲁棒性
cleaned_text = re.sub(r‘[^\w\s]‘, ‘‘, text.lower())
tokens = cleaned_text.split()
# 2. 边界检查：如果 N 大于 tokens 长度，返回空列表
if n > len(tokens):
return []
# 3. 生成 N-grams
# 使用列表推导式保持代码简洁高效
ngrams = [tuple(tokens[i:i + n]) for i in range(len(tokens) - n + 1)]
return ngrams
text = "Geeks for Geeks Community!"
unigrams = generate_ngrams(text, 1)
bigrams = generate_ngrams(text, 2)
trigrams = generate_ngrams(text, 3)
print("Unigrams:", unigrams)
print("Bigrams:", bigrams)
print("Trigrams:", trigrams)
Output
Unigrams: [(‘geeks‘,), (‘for‘,), (‘geeks‘,), (‘community‘,)]
Bigrams: [(‘geeks‘, ‘for‘), (‘for‘, ‘geeks‘), (‘geeks‘, ‘community‘)]
Trigrams: [(‘geeks‘, ‘for‘, ‘geeks‘), (‘for‘, ‘geeks‘, ‘community‘)]
在这个例子中，你可能已经注意到，我们加入了正则清洗。这是因为在真实的用户输入中，标点符号会破坏 N-gram 的连续性（例如 "Hello," 和 "Hello" 会被视为不同的词元）。
拉普拉斯平滑：解决“零概率”难题
在使用 N-grams 时，我们面临的一个主要挑战是数据稀疏性，特别是在处理高阶 N-grams（如 4-gram 或 5-gram）时。随着 N 值的增加，可能的 N-gram 组合数量呈指数级增长，其中许多组合可能不会出现在训练数据中，导致未见过的序列概率为零。这对于概率模型来说是灾难性的——因为一旦出现零概率，整个句子的联合概率就会变成零。
为了解决这个问题，我们使用拉普拉斯平滑，也称为加性平滑。它会为每个计数添加一个常数（通常为 1），确保即使在训练集中未出现过，也没有任何 N-gram 的概率为零。
拉普拉斯平滑的公式如下：
$$ P(wi | w{i-1}) = \frac{Count(w{i-1}, wi) + 1}{Count(w_{i-1}) + V} $$
其中：
- count 是数据集中特定 N-gram 的频率。
- V (vocab size) 是唯一单词的总数。
这个公式确保了即使在训练数据中从未出现过的 N-gram 也会有一个非零的概率。
拉普拉斯平滑的代码示例：
from collections import Counter
def laplace_smoothing(ngrams: List[Tuple[str, ...]], vocab_size: int) -> Dict[Tuple[str, ...], float]:
"""
应用拉普拉斯平滑计算 N-gram 的概率。
Args:
ngrams: 生成的 n-gram 列表
vocab_size: 词汇表大小 (V)
Returns:
包含平滑后概率的字典
"""
# 计算每个 n-gram 的出现次数
ngram_counts = Counter(ngrams)
total_ngrams = len(ngrams)
# 防止除以零
if total_ngrams == 0:
return {}
# 计算平滑后的概率
# 注意：这里为了简化，我们使用了总 n-gram 数作为分母的近似
# 严格的 n-gram 语言模型通常基于上下文的条件概率
smoothed_ngrams = {
ngram: (count + 1) / (total_ngrams + vocab_size)
for ngram, count in ngram_counts.items()
}
return smoothed_ngrams
# 示例数据
sample_ngrams = [(‘geeks‘, ‘for‘), (‘for‘, ‘geeks‘), (‘geeks‘, ‘community‘)]
# 假设我们的词汇表只有这5个词: geeks, for, community, python, code
vocab_size = 5
smoothed_probs = laplace_smoothing(sample_ngrams, vocab_size)
print("Smoothed Probabilities:", smoothed_probs)
Output
Smoothed Probabilities: {(‘geeks‘, ‘for‘): 0.25, (‘for‘, ‘geeks‘): 0.25, (‘geeks‘, ‘community‘): 0.25}
性能优化与工程化深度
现在，让我们深入探讨一下 2026 年开发中的关键考量。在 GeeksforGeeks 的经典教程中，往往止步于算法实现。但在实际生产环境中，我们还需要考虑性能和可维护性。
内存优化：使用生成器
当处理 GB 级别的文本语料时，将所有 N-grams 存储在内存中会导致 OOM (Out of Memory) 错误。我们建议使用 Python 的生成器来惰性计算 N-grams。
def ngram_generator(text: str, n: int):
"""
一个惰性生成器，用于流式处理 N-grams。
这在大数据集处理中是必不可少的技巧。
"""
tokens = text.split()
for i in range(len(tokens) - n + 1):
yield tuple(tokens[i:i + n])
# 使用示例：不会一次性占用大量内存
text_large = "word " * 1000000 # 模拟大文本
# 这行代码几乎不消耗内存，直到我们开始迭代
stream = ngram_generator(text_large, 2)
# 我们只取前5个来验证
for _ in range(5):
print(next(stream))
Vibe Coding 与现代开发范式
在 2026 年，我们不仅仅是在写代码，更是在与 AI 协作。Vibe Coding（氛围编程） 强调的是让开发者专注于意图，而让 AI 处理繁琐的实现细节。当我们使用 Cursor 或 GitHub Copilot 时，清晰地编写 N-gram 逻辑有助于 AI 更好地理解我们的上下文。
例如，如果你明确地定义了 N-gram 的类型注解 (List[Tuple[str, ...]])，AI IDE 就能更准确地提供代码补全，甚至在你遇到 Bug 时自动建议修复方案。我们鼓励大家在编写此类基础算法时，保持代码的“AI 可读性”，这实际上也是为了提高代码的可维护性。
深度应用：混合架构与 Log-Linear 模型
在这个章节，我们将视野放宽。单纯的 N-gram 模型虽然简单，但在处理复杂语义时往往力不从心。在 2026 年的工程实践中，我们更倾向于将 N-gram 作为特征工程的一部分，融入到更强大的模型中。
1. 动态特征插值
在实际项目中，我们经常需要平衡模型的召回率和准确率。一种高级技巧是动态特征插值。我们可以训练一个简单的逻辑回归模型，权重包括两部分：一部分来自 BERT 提取的语义向量，另一部分来自 N-gram 提取的统计特征（如 TF-IDF 权重）。
让我们思考一下这个场景：当处理用户的搜索查询时，"苹果手机"（Bigram）的 N-gram 特征权重非常高，这能直接命中电商领域的特定商品；而 BERT 模型可能会被 "美味的苹果" 这种语义干扰。此时，N-gram 特征的“硬匹配”就能起到关键的纠偏作用。
2. 字级 N-gram 与未知词处理
除了词级别的 N-gram，字符级 N-gram (Char-gram) 在 2026 年依然是处理形态丰富的语言（如德语、芬兰语）的利器。
import re
def generate_char_ngrams(text: str, n: int) -> List[str]:
"""
生成字符级 N-grams，特别适合处理 OOV (Out of Vocabulary) 问题。
对于生僻词或新造的网络流行语，Char-gram 能提供强大的泛化能力。
"""
# 清洗文本：去除空格并转小写
clean_text = re.sub(r‘\s+‘, ‘‘, text.lower())
return [clean_text[i:i+n] for i in range(len(clean_text) - n + 1)]
# 示例：处理一个可能不在词表中的生僻词
word = "Agentic"
char_trigrams = generate_char_ngrams(word, 3)
print(f"Char Trigrams for ‘{word}‘:", char_trigrams)
# Output: [‘age‘, ‘gen‘, ‘ent‘, ‘nti‘, ‘tic‘]
这种技术在拼写纠错和模糊搜索中非常有用。即使整个单词不在字典里，它的部分片段匹配也能帮助系统找到正确的候选项。
对比表：N-grams 与其他 NLP 模型
为了帮助大家做出技术选型，我们将 N-gram 模型与现代流行的模型进行了一个横向对比。
N-gram 模型
Transformer (BERT/GPT)
:—
:—
极短 (固定窗口 N)
全局/长 (受限于 Context Window)
低 (O(1))
高 (但可并行)
低
极高 (海量预训练数据)
快速、可解释性强、适合小数据
捕捉深层语义和注意力
数据稀疏、无法捕捉长距离依赖
资源消耗巨大、黑盒
拼写纠错、边缘设备、简单分类
通用生成、复杂理解## 常见陷阱与故障排查
在我们团队过去的项目中，我们总结了一些关于 N-gram 常见的坑，希望能帮你节省调试时间：
- OOV (Out of Vocabulary) 问题：
* 现象：测试集出现了训练集没有的词，导致模型崩溃或概率计算错误。
* 解决：总是引入 INLINECODEe20064a1 (Unknown Token) 标记。在训练时，将低频词（如出现次数 < 3）替换为 INLINECODE3e79a893。
- N 值选择的权衡：
* 现象：N 太大，数据太稀疏；N 太小（如 Unigram），丢失了所有上下文。
* 解决：通过验证集进行 Grid Search（网格搜索）来寻找最佳 N。通常在具体任务中，Trigram 或 4-gram 是性价比最高的选择。
- 停用词的干扰：
* 现象：在文本分类任务中，Top 的 Bigrams 往往是 "of the", "to be" 这种无意义组合。
* 解决：在生成 N-gram 之前，先执行停用词过滤，或者在特征提取阶段使用 TF-IDF 降低这些高频无意义词的权重。
总结：N-gram 在 AI 时代的定位
虽然我们已经进入了 Agentic AI 和多模态大模型的时代，但 N-gram 并没有过时。相反，它是现代 AI 楼梯的第一级台阶。无论是用于快速验证假设，还是作为大模型推理过程中的加速组件，理解 N-gram 的工作原理都能让我们成为更出色的工程师。
在未来，我们预见 N-gram 将更多地作为混合模型的一部分出现：利用 LLM 进行语义理解，利用 N-gram 进行局部精确修正。这种“粗精结合”的策略，正是 2026 年高效开发的精髓。
希望这篇文章能帮助你从更深层次理解 N-gram。如果你在尝试上述代码时有任何问题，或者在项目中遇到了棘手的性能瓶颈，欢迎随时交流。让我们一起在代码的世界里探索更多可能。