N-gram是自然语言处理中一种基础的序列建模方法，指一个序列中连续n个元素的子序列。例如，在文本分析中，bigram（2-gram）表示两个连续词语的组合，trigram（3-gram）则涉及三个词语。该模型通过统计历史序列的频率来预测下一个元素，常用于语言建模、拼写校正和文本生成等任务，因其计算高效且易于实现，成为处理序列数据的基石。
在AI产品开发的实际落地中，N-gram模型凭借其轻量级特性广泛应用于搜索引擎的查询建议、聊天机器人的上下文响应生成以及语音识别系统的语言模型优化。例如，在产品如智能键盘或推荐引擎中，它能够实时预测用户输入的下一个词，显著提升交互体验和响应速度，尤其在资源受限的移动端场景中展现出强大实用性。
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