Good-Turing平滑法可处理N元语法中数据矩阵的稀疏问题，主要思想将非零N元语法的概率均匀分给一些低概率语法，以修改最大似然估计与真实概率之间的偏离。是使用的比较多的一种平滑算法。
应用背景.在自然语言处理的N元模型中，用最大似然估计（MLE）作为某个字符串出现的概率，这样会造成数据稀疏问题，并且使得MLE值偏离真实概率。这个问题与N元语法自身有关，他们不能估计长距离的上下文，总是倾向于过低地估计哪些在训练语料库中不是彼此向邻近出现的符号串的概率。平滑就是给那些“零概率和