一、概念介绍
n-grams是自然语言处理中常用的一种文本预处理方法。在n-grams的处理过程中，将一个文本分解成连续的n个词语，这个n就是n-grams中的n。
例如一个句子：“I love natural language processing.”，取n=2，则该句子被分解成了“I love”、“love natural”、“natural language”、“language processing”四个二元组。
在这个过程中，n-grams可以理解成一种滑动窗口的操作，文本中每一个n元组都会被考虑到。
二、应用场景
在自然语言处理中，n-grams被广泛应用于文本特征提取、语言模型建造等方面。
1. 文本特征提取
n-grams常常被用于文本分类、情感分析等任务中，其中n元组的出现频率作为特征输入机器学习模型中。比如，通过统计n元组的出现频率，可以判断一个句子中是否包含某些关键词，从而实现文本分类。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
text_corpus = ['I like natural language processing.', 'I am not good at math.']
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2))
text_features = vectorizer.fit_transform(text_corpus)
print(vectorizer.get_feature_names())
# ['am', 'am not', 'at', 'at math', 'good', 'good at', 'language', 'language processing', 'like', 'like natural', 'math', 'natural', 'natural language', 'not', 'not good', 'processing']上述代码实现了将输入文本转变为n元组，将n元组的出现频率作为特征输入到机器学习模型中，用于文本分类。
2. 语言模型建造
n-grams也常被用于语言模型（LM）的建造。LM的目的是计算一个句子在语言上的概率，以此实现自然语言处理任务。
基于n-grams的LM由众多的n元组出现的概率构成。其中，概率的计算可以基于统计语言学，例如最简单的，基于n-1grams的概率。
from nltk import ngrams
from collections import Counter
corpus = "I love natural language processing. It is interesting."
# 生成unigram
unigrams = ngrams(corpus.split(), 1)
# 统计每个单词出现的次数
counts = Counter(unigrams)
total_count = len(unigrams)
# 计算概率
probability = {}
for word, count in counts.items():
probability[word] = count / total_count
print(probability)
# {('I',): 0.16666666666666666, ('love',): 0.16666666666666666, ('natural',): 0.16666666666666666, ('language',): 0.16666666666666666, ('processing.',): 0.16666666666666666, ('It',): 0.16666666666666666, ('is',): 0.16666666666666666, ('interesting.',): 0.16666666666666666}上述代码实现了基于unigram的LM，计算了每个单词出现的概率。
三、优缺点
1. 优点
与其他文本预处理方法相比，n-grams有以下优点：
- 简单易用，计算效率高，时间复杂度低
- 通过统计n元组的出现频率，可以更加准确地判断文本的语义信息，从而提高自然语言处理任务的准确率
- 可以根据具体需求选取合适的n值，灵活性较高
2. 缺点
然而，n-grams也有其缺点：
- 对于文本过长的情况，n-grams可能会造成维度灾难，导致特征向量过于稀疏
- n-grams只关注文本中的局部信息，可能会忽略整个文本的含义
- n-grams不能处理语法和上下文有关的任务，无法很好地处理长程依赖和歧义情况
四、结语
总之，n-grams是一种简单易用的文本预处理方法，在自然语言处理中有着广泛的应用。在实际使用中，我们需要灵活应用n-grams，选取合适的n值，以达到更好的效果。
