语言模型是什么

以下是语言模型的一些关键特点：

1. 概率预测：语言模型的核心任务是预测下一个词或序列的概率，这通常基于语言统计规律。

2. 上下文感知：好的语言模型能够根据上下文信息进行预测，这意味着模型需要理解句子中各个词语之间的关系。

3. 应用广泛：语言模型在许多自然语言处理任务中都有应用，如机器翻译、语音识别、文本摘要、对话系统等。

4. 训练数据：语言模型通常需要大量的文本数据来训练，以便学习语言规律。

目前，主流的语言模型有以下几个类型：

基于规则的语言模型：这类模型通过定义语言规则来预测下一个词或序列，如N-gram模型。

统计语言模型：这类模型基于大量文本数据，通过统计方法学习语言规律，如基于N-gram的模型。

神经网络语言模型：这类模型利用神经网络学习语言规律，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等。