语言模型：是一种计算语句自然程度的算法，通过计算概率来做，举个例子：
sent:我想学英语，先将句子分词为：我 想 学 英语,则这个句子的自然程度的计算为p(sent) = p(我)p(想|我)p(学|我，想)p(英语|我，想，学)
但是p(英语|我，想，学)的概率是很难计算的，所以为解决这种问题，我们会做一个马尔科夫假设，并在该假设下提出unigram，bi-gram,tri-gram等方法：
unigram:p(sent) = p(我)p(想)p(学)p(英语)
bi-gram:p(sent) = p(我)p(想|我)p(学|想)p(英语|学)
tri-gram:p(sent) = p(我)p(想|我)p(学|我，想)p(英语|想，学)
注：马尔科夫假设是指一个事物的状态与他的之前状态有关，并计算条件概率的一种假设。
