小结

N-Gram和Bag-of-Words是两种非常基础但是仍然十分常用的自然语言处理技术，它们都用于表示文本数据，但具有不同的特点和适用场景。

N-Gram是一种用于语言建模的技术，它用来估计文本中词序列的概率分布。N-Gram模型将文本看作一个由词序列构成的随机过程，根据已有的文本数据，计算出词序列出现的概率。因此，N-Gram主要用于语言建模、文本生成、语音识别等自然语言处理任务中。

（1）N-Gram是一种基于连续词序列的文本表示方法。它将文本分割成由连续的N个词组成的片段，从而捕捉局部语序信息。

（2）N-Gram可以根据不同的N值捕捉不同程度的上下文信息。例如，1-Gram（Unigram）仅关注单个词，而2-Gram（Bigram）关注相邻的两个词的组合，以此类推。

（3）随着N的增加，模型可能会遇到数据稀疏性问题，导致模型性能下降。

Bag-of-Words则是一种用于文本表示的技术，它将文本看作由单词构成的无序集合，通过统计单词在文本中出现的频次来表示文本。因此，Bag-of-Words主要用于文本分类、情感分析、信息检索等自然语言处理任务中。

（1）Bag-of-Words是基于词频将文本表示为一个向量，其中每个维度对应词汇表中的一个单词，其值为该单词在文本中出现的次数。

（2）Bag-of-Words忽略了文本中的词序信息，只关注词频。这使得词袋模型在某些任务中表现出色，如主题建模和文本分类，但在需要捕捉词序信息的任务中表现较差，如机器翻译和命名实体识别。

（3）Bag-of-Words可能会导致高维稀疏表示，因为文本向量的长度取决于词汇表的大小。为解决这个问题，可以使用降维技术，如主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）或潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）。

万丈高楼平地起，N-Gram和Bag-of-Words都是处理文本数据的简单方法，它们在某些任务中可能表现良好，但在捕捉复杂语言结构方面还有明显的不足。近年来，词嵌入技术及深度学习模型等更先进的文本表示和语言建模方法纷纷涌现，可以在许多NLP任务中实现更好的性能。敬请期待后续新技术的学习。