問題描述：由於公司業務產品中，需要用戶自己填寫公司名稱，而這個公司名稱存在大量的亂填現象，因此需要對其做一些歸一化的問題。在這基礎上，能延伸出一個預測用戶填寫的公司名是否有效的模型出來。
目標：問題提出來了，就是想找到一種辦法來預測用戶填寫的公司名是否有效？
問題分析：要想預測用戶填寫的公司名稱是否有效，需要用到NLP的知識內容，我們首先能夠想到的是利用NLP中的語言模型，來對公司名稱進行訓練建模，並結合其他的特征（如：長度等）進行預測。
一、N-Gram的原理
N-Gram是基於一個假設：第n個詞出現與前n-1個詞相關，而與其他任何詞不相關。（這也是隱馬爾可夫當中的假設。）整個句子出現的概率就等於各個詞出現的概率乘積。各個詞的概率可以通過語料中統計計算得到。假設句子T是有詞序列w1,w2,w3...wn組成，用公式表示N-Gram語言模型如下：
P(T)=P(w1)*p(w2)*p(w3)***p(wn)=p(w1)*p(w2|w1)*p(w3|w1w2)***p(wn|w1w2w3...)
一般常用的N-Gram模型是Bi-Gram和Tri-Gram。分別用公式表示如下：
Bi-Gram: P(T)=p(w1|begin)*p(w2|w1)*p(w3|w2)***p(wn|wn-1)
Tri-Gram: P(T)=p(w1|begin1,begin2)*p(w2|w1,begin1)*p(w3|w2w1)***p(wn|wn-1,wn-2)
- 注意上面概率的計算方法：P(w1|begin)=以w1為開頭的所有句子/句子總數；p(w2|w1)=w1,w2同時出現的次數/w1出現的次數。以此類推。（這里需要進行平滑）
二、N-Gram的應用
根據上面的分析，N-Gram（有時也稱為N元模型）是自然語言處理中一個非常重要的概念，通常在NLP中，它主要有兩個重要應用場景：
（1）、人們基於一定的語料庫，可以利用N-Gram來預計或者評估一個句子是否合理。
（2）、另外一方面，N-Gram的另外一個作用是用來評估兩個字符串之間的差異程度。這是模糊匹配中常用的一種手段。
1、N-gram在兩個字符串的模糊匹配中的應用
首先需要介紹一個比較重要的概念：N-Gram距離。
（1）N-gram距離
它是表示，兩個字符串s，t分別利用N-Gram語言模型來表示時，則對應N-gram子串中公共部分的長度就稱之為N-Gram距離。例如：假設有字符串s，那么按照N-Gram方法得到N個分詞組成的子字符串，其中相同的子字符串個數作為N-Gram距離計算的方式。具體如下所示：
字符串：s="ABC"，對字符串進行分詞，考慮字符串首尾的字符begin和end，得到begin，A，B，C，end。這里采用二元語言模型，則有：（begin,A）、（A,B）、（B,C）、（C,end）。
字符串：t="AB"，對字符串進行分詞，考慮字符串首尾的字符begin和end，得到begin，A，B，end。這里采用二元語言模型，則有：（begin,A）、（A,B）、（B,end）。
此時，若求字符串t與字符串s之間的距離可以用M-(N-Gram距離)=0。
然而，上面的N—gram距離表示的並不是很合理，他並沒有考慮兩個字符串的長度，所以在此基礎上，有人提出非重復的N-gram距離，公式如下所示：
上面的字符串距離重新計算為：
4+3-2*3=1
2、N-Gram在判斷句子有效性上的應用
假設有一個字符串s="ABC",則對應的BI-Gram的結果如下：（begin,A）、（A,B）、（B,C）、（C,end）。則對應的出現字符串s的概率為：
P(ABC)=P(A|begin)*P(B|A)*P(C|B)*P(end|C)。
3、N-Gram在特征工程中的應用
在處理文本特征的時候，通常一個關鍵詞作為一個特征。這也許在一些場景下可能不夠，需要進一步提取更多的特征，這個時候可以考慮N-Gram，思路如下：
以Bi-Gram為例，在原始文本中，以每個關鍵詞作為一個特征，通過將關鍵詞兩兩組合，得到一個Bi-Gram組合，再根據N-Gram語言模型，計算各個Bi-Gram組合的概率，作為新的特征。