title: N-gram
text: In de computationele taalkunde verwijst een n-gram naar een opeenvolging van n items uit een gegeven steekproef tekst of spraak. Deze items kunnen letters, woorden of symbolen zijn. N-grammen worden veel gebruikt in natuurlijke taalverwerking en machinaal leren-toepassingen, waar ze dienen als basis voor modellen die taalkundige context proberen te begrijpen en voorspellen.
  
  Soorten n-grammen 
  De meest voorkomende vormen van n-grammen zijn:
   Unigram  Dit zijn enkele items, zoals enkele woorden in een tekst.
   Bigram  Dit bestaat uit opeenvolgende paren van twee items, zoals opeenvolgende woorden in een zin.
   Trigram  Hierbij gaat het om opeenvolgende sets van drie items, zoals drie opeenvolgende woorden in een tekst.
  
  Toepassingen 
  n-grammen zijn van groot belang in verschillende toepassingen:
   Machinevertaling  Ze worden gebruikt om de waarschijnlijkheid van bepaalde zinsconstructies in een doeltaal te modelleren.
   Tekstvoorspelling  Veel tekstverwerkingsprogramma's maken gebruik van n-grammen om woordsuggesties te doen terwijl een gebruiker typt.
   Spraakherkenning  Bij het omzetten van gesproken taal naar tekst, helpen n-grammen om het meest waarschijnlijke woord of de meest waarschijnlijke zinsconstructie te bepalen.
   Informatieherstel  In zoekmachines helpen n-grammen bij het bepalen van de relevantie van documenten op basis van de zoekopdracht.
  
  Uitdagingen en overwegingen 
  Hoewel n-grammen krachtige instrumenten zijn, hebben ze ook beperkingen. Zo houden ze geen rekening met de betekenis van woorden en hebben moeite met het begrijpen van complexe taalconstructies.
  
  In de wereld van taalverwerking blijven n-grammen echter een essentieel concept en een waardevol hulpmiddel voor het begrijpen van taalkundige context en voorspellingen.
  
  Bronnen  
  
  Kunstmatige intelligentie
  Taalkunde