语言模型（Language Model）
基于统计语言模型的检索模型于1998年首次提出，借鉴了语音识别领域采用的语言模型技术。
一类最简单的语言模型与一个概率有穷自动机等价。
在一元语言模型中，词出现的先后次序无关紧要，因此，这类模型也往往称为词袋模型
I. 基本思想
区别于其他大多数检索模型从查询到文档（即给定用户查询，如何找出相关的文档），语言模型由文档到查询，即为每个文档建立不同的语言模型，判断由文档生成用户查询的可能性有多大，然后按照这种生成概率由高到低排序，作为搜索结果。
II. 生成查询概率
为每个文档建立一个语言模型，语言模型代表了单词（或单词序列）在文档中的分布情况。针对查询中的单词，每个单词都有一个抽取概率，将这些单词的抽取概率相乘就是文档生成查询的概率。
III. 存在问题
由于一个文档文字内容有限，所以很多查询词都未在文中出现过，生成概率为0，会导致查询整体的生成概率为0,这被称为语言模型的数据稀疏问题，是语言模型方法重点需要解决的问题。
IV. 解决方案
一般采用数据平滑方式解决数据稀疏问题。语言模型检索方法则是为所有单词引入一个背景概率做数据平滑。
原文链接：https://blog.csdn.net/zealfory/article/details/78069043