摘自：http://ir.ict.ac.cn/~wangbin/ircourse/index.htm 第12讲
SLM广泛使用于语音识别和统计机器翻译领域，利用概率统计理论研究语言。
规则方法：词、句、篇章的生成比如满足某些规则，不满足该规则就不应存在。
统计方法：任何语言片断都有存在的可能，只是可能性大小不同
对于一个文档片段d=w1w2…wn，统计语言模型是指概率P(w1w2…wn)求解，根据Bayes公式，有：
P(w1w2...wn) = P(w1)P(w2...wn|w1) = P(w1) {P(w2|w1) * P(w3|w2w1) * ... P(wn|wn-1...w1)}
其中P(wn|wn-1...w1)中的P(wn-1...w1)为历史，按照历史可分为下列模型：
1. 无历史，一元模型
2. 最近一个历史，二元模型(Bigram)
3. 最近N-1个历史，N元模型(N-gram)
类似于打扑克中的出牌策略，只根据当前牌出牌，则为一元模型，根据上一轮牌出牌，为二元模型，...
不同模型的例子：
一元模型(unigram)：P(w1w2w3w4) = P(w1)P(w2)P(w3)P(w4)
二元模型(bigram )：P(w1w2w3w4) = P(w1)P(w2|w1 )P(w3|w2)P(w4|w3 )
三元模型(trigram)：P(w1w2w3w4) = P(w1)P(w2|w1)P(w3|w1w2)P(w4|w2w3)
对于n-gram，n越大，则模型越复杂估计的参数(即估计的概率)也越多。当然，当数据量足够大的情况下，模型阶数越高越对片段概率的计算也越准确。
SLM的一个应用例子
拼音输入法(以下例子中将字看成语言单位)：
输入zhong guo ke xue yuan，到底是：种过科雪园？重果可薛原？还是中国科学院？……
一种利用SLM的解决思路：计算P(种过科雪园) P(重果可薛原)P(中国科学院)，看谁大！(为简单起见，这里计算没有考虑拼音，实际上是计算P(种过科雪园| zhong guo ke xue yuan) )
一元模型(Unigram)：
P(种过科雪园)=P(种) P(过) P(科) P(雪) P(园)
P(重果可薛原)=P(重) P(果) P(可) P(薛) P(原)
P(中国科学院)=P(中) P(国) P(科) P(学) P(院)
训练：在训练语料库中估计以上各P(X)的值
二元模型(Bigram)： P(中国科学院)=P(中)P(国|中)P(科|国)P(学|科)P(院|学)，等价于一阶马尔科夫链(Markov Chain)
三元模型(Trigram)：P(中国科学院)= P(中)P(国|中)P(科|中国)P(学|国科) P(院|科学)
根据语料，估计所使用模型的参数，然后在搜索空间中搜索概率最大的语言片段。
理论上说，在数据充足的情况下，利用更多的历史(高阶)的模型更准确，但是总计算量也越大。数据规模总是有限的，即用于训练模型参数的语料存在稀疏性(Data Sparseness，即某参数在训练语料中没有出现)
问题。如二元模型中，在训练语料中恰巧没有出现“国科组合”。
数据稀疏性导致零概率问题，上述稀疏性情况下，如果直接计算，那么P(中国科学院)=0，但是在训练集上不出现的事件并不代表在新的语料上不出现。
SLM的一个重要工作就是进行平滑(Smoothing)：重新分配概率，即使没出现的事件也会赋予一个概率。