N-gram语言模型在自然语言处理和文本处理领域中被广泛应用，它具有一些明显的优点和缺点。

优点：

N-gram语言模型实现简单，能够很好地应用在一些经典场景中，例如检查拼写错误、输入下拉帮助等。

N-gram语言模型的可解释性强，易于理解和调试。每个N-gram的概率都是可以直接计算的，这使得模型具有很强的可解释性。

N-gram语言模型易于增量实现和并行训练。由于模型是基于统计的，所以可以很方便地进行增量更新和并行化训练。

缺点：

N-gram语言模型需要解决数据稀疏性的问题。随着N的增大，参数空间呈指数增长，需要利用平滑算法来解决数据稀疏性问题，否则模型的性能会受到影响。

N-gram语言模型缺乏长期依赖，只能建模到前N-1个词，对于长距离的依赖关系无法有效地捕捉。

N-gram语言模型的泛化能力差。由于是基于统计的模型，对于未在训练数据中出现过的N-gram组合，模型无法进行有效的预测。

N-gram语言模型在自然语言处理和文本处理领域具有一定的应用价值，但也存在一些局限性。在实际应用中，需要根据具体任务的需求和数据的特点来选择合适的语言模型。