1. 假定S表示某一个有意义的句子,由一连串特定顺序排列的词w1,w2…wn组成，这里n是句子的长度。现在，我们想知道S在文本中出现的可能性，也就是数学上所说的S的概率P(S)。
2. 因此，需要有个模型来估算。既然S = w1,w2…,wn,那么不妨把P(S)展开表示:
   P(w1, w2, … , wn)= P(w1)· P(w2 l w1)· P(w3 l w1, w2) P(wn | w1,w2…,wn-1)
3. 从19世纪到20世纪初，俄国有个数学家叫马尔可夫( Andrey Markov)，他提出了一种偷懒但还颇为有效的方法，也就是每当遇到这种情况时，就假设任意一个词wi出现的概率只同它前面的词wi-1有关，于是问题就变得很简单了。这种假设在数学上称为马尔可夫假设
4. 现在，S出现的概率就变得简单了
   P(S)= P(w1).P(w2|w1). P(w3|w2)…P(wn|wn-1) (3.3)
5. 公式(3.3)对应的统计语言模型是二元模型( Bigram Model)。假如一个词由前面N-1个词决定，被称为N元模型
6. P(wi | wi-1) = P(wi-1 , wi) / P(wi-1) 出现wi-1，wi的次数 / 出现wi-1的次数
7. 实际应用中用的比较多的是N=3的三元模型，N大的话，模型大小太大了，资源耗费过多
8. 马尔可夫的局限性：上下文之间的关联性跨度很大，需要采用长程的依赖性
9. 模型的零概率问题：如果出现wi-1，wi的次数=0，或者出现wi-1，wi的次数=1 and 出现wi-1的次数=1，涉及到可靠性问题，需要有大数定理做支持。
10. 一个直接的办法就是增加数据量，但是即使如此，仍会遇到零概率或者统计量不足的问题。假定要训练一个汉语的语言模型，汉语的词汇量大致是20万这个量级“，训练一个三元模型就有200000³= 8 x 10¹⁵个不同的参数。假如从互联网上刨去垃圾数据，有100亿个有意义的中文网页，这已经是相当高估的数据，每个网页平均1000词。那么，即使将互联网上全部的中文内容都用作训练，依然只有10¹³，因此，如果用直接的比值计算概率，大部分条件概率依然是零，这种模型我们称之为“不平滑”。在实际应用中，统计语言模型的零概率问题是无法回避的，必须解决。
11. 提出了古德-图灵估计：提出了在统计中相信可靠的统计数据，而对不可信的统计数据打折扣的一种概率估计方法，同时将折扣出来的那一小部分概率给予未看见的事件(UnseenEvents)。

13. 假定在语料库中出现r次的词有Nr个，特别地未出现的词数量为No。语料库的大小为N。那么，很显然N= 累加r*Nr 。出现r次的词在整个语料库中的相对频度(RelativeFrequency)则是r/N，如果不做任何优化处理，就以这个相对频度作为这些词的概率估计。
14. 现在假定当r比较小时，它的统计可能不可靠，因此在计算那些出现r次的词的概率时，要使用一个更小一点的次数，是dr， (而不直接使用r )，dr = (r+1)Nr+1 / Nr 。
15. Zipf定律：出现一次的词的数量比出现两次的多，出现两次的比出现三次的多
16. r越大，Nr越小，即Nr+1 < Nr 因此dr<r,而d0>0
17. 一般对于出现次数超过某个阈值的词（T一般在8-10左右），频率不下调，只对出现次数低于这个阈值的词，频率才下调，下调得到的频率总和给未出现的词。
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19.
20. 这种平滑的方法称为卡茨退避法（Katz backoff）
21. 语料的选取问题，也称为训练数据，训练语料和模型应用的领域应相一致，且选择夹杂噪音和错误的比传统、规范的好。有必要的话，对能找到模式、且量比较大的噪声需要过滤。