最简了解
gram指句子中的间断的一小部分。you are my ex-girlfriend. 外面，you are my就可以看做是gram。gram中几个单词就说是几gram，you are my是3-gram。n gram指数量是n的gram。
起源
在statistical language model，统计语言模型中假使要实现这个填词工作you are my ___，前面词填什么才最合适？
转换成统计问题就变成了，一个句子中you are my曾经产生了，前面是什么词才冀望最大。写作$$\argmax_x P(x|w_1,w_2,w_3)$$
$w_1$是you、$w_2$是are、$w_3$是my，x是要填的词。而你的抉择是整个语言中的所有的词。
咱们冀望有个模型能间接帮忙给出最合适的答案w，然而这个模型是有参数的，需要求他的参数:
$$\argmax_\theta P(w|w_1,w_2,w_3)$$
然而假使句子特地长，模型参数的计算量会极其宏大，为了解决计算量宏大的问题，提出假如n-gram：要填的这个词w只和词后面的n个词无关，来加重计算累赘。当然除了n-gram假如，还有bi-gram等其余假如，无非就是假如词与前后n个词相干等等的变体了。
对于下面的问题，假使我应用2-gram，那么参数求解的问题就能够简化到：
$$\argmax_\theta P(w|w_2,w_3)$$
$w_1$就能够不用参加相干计算。
利用
ngram在统计语言模型中利用很宽泛，比方IBM model1/2等。