英格拉姆是一种在信息检索和自然语言处理中广泛使用的语言模型。它由美国数学家Igor A. Englemann于1953年提出，后来由美国计算机科学家Karen Sparck Jones和Gerard Salton改进后应用于机器翻译和文本自动摘要等领域。

英格拉姆模型基于一种统计语言学方法，通过统计一个文本中多个词汇同时出现的概率，来预测下一个词汇的可能出现方式。它可以帮助计算机理解自然语言中的语言规律，并为计算机进行语言处理提供支持。在实际应用中，英格拉姆模型的常用序列长度通常为2或3。

英格拉姆模型在信息检索和搜索引擎排名中得到广泛应用。在搜索引擎中，英格拉姆模型可以根据用户的搜索关键词，查找文本语料库中与之相关度最高的文本内容。此外，英格拉姆模型还可以应用于自动语音识别、机器翻译和文本分类等多个领域，为人工智能的发展提供了重要的支撑。

需要注意的是，英格拉姆模型并非完美无缺，它在某些情况下可能出现歧义，特别是在处理含有多义词或少见词的文本时。此外，在处理大规模文本数据时，英格拉姆模型的计算机算法也存在一定的局限性。

总之，英格拉姆模型的应用有着广泛的前景，它为机器学习和人工智能的发展做出了重要的贡献。