思考题

1.n的选择是如何影响n-gram语言模型的性能的，选择合适的值需要考虑哪些因素？

2.n-gram语言模型如何处理上下文和歧义等问题，可以使用哪些策略来提高它们在这些领域的性能？

3.n-gram语言模型如何处理词汇外（OOV）单词，有哪些技术可用于解决此问题？

4.请了解一下常见的平滑（smoothing）技术，并解释拉普拉斯平滑和Kneser-Ney平滑等不同的平滑技术如何在n-gram语言模型中发挥作用，这些方法之间的权衡是什么？

5.不同类型的n元语法，例如一元语法、二元语法和三元语法，在有效性和计算复杂性方面有何不同？

6.n-gram语言模型如何用于机器翻译或语音识别等任务，这些应用中会出现哪些挑战？

7.语言模型与自然语言处理研究的其他领域（例如句法解析和语义角色标记）之间有什么关系，这些任务如何从语言模型的发展中受益？

8.无监督、监督和半监督学习等不同的训练策略如何影响语言模型在不同自然语言处理任务上的表现，每种方法涉及哪些权衡？