Statistics of \(n\) -grams from textual data are often used in natural language processing [1]}.
In HDC, an \(n\) -gram is encoded by binding \(n\)  consecutive tokens. A token \(V_i\)  can be a word or a character, typically encoded using random-hypervectors. The entire text is then encoded as a multiset of all the \(n\) -grams [2]}, [3]}:

n-gram(V1, V2, ..., Vm) = i=1m - n + 1 j = 0n - 1n - j - 1(Vi + j)

Статистика \(n\)-грамм из текстовых данных широко используется в обработке естественного языка [1]. 



В HDC \(n\)-грамма кодируется путем связывания \(n\) последовательных токенов. Токен \(V_i\) может быть словом или символом, обычно кодируется с использованием случайных гипервекторов. Весь текст затем кодируется как мультимножество всех \(n\)-грамм [2], [3]:



\(n\)-грамма(V1, V2, ..., Vm) = \sum_{i=1}^{m-n+1} \sum_{j=0}^{n-1} n-j-1(V_i+j)