作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
语言模型（Language Model）是自然语言处理任务中一种重要的技术。它是基于统计语言模型构建的预测模型，能够对任意给定的句子或者段落按照一定概率分布进行排序，并对输入语句中的每一个单词赋予其在整个词汇表的排名，并且最后给出相应的概率值。使用语言模型可以帮助人们更准确地理解文本、做出决策，并为机器翻译、问答系统等自然语言处理任务提供参考。
语言模型本质上是一个概率模型，它基于大量的已有文本数据来估计某种语言生成文本的概率。语言模型是许多NLP任务的基础，比如信息检索、文本摘要、自动摘要、翻译、意图识别、文本分类等。而训练语言模型往往耗费巨大的时间和资源，一般来说需要几十万到百万的样本数据，因此也成为人工智能领域最昂贵也是最具有挑战性的任务之一。
近年来，随着计算机硬件性能的提升以及开源社区的不断壮大，语言模型训练技术也迅速得到了更新。深度学习技术的广泛应用使得语言模型的训练成为可能。
2.基本概念和术语
为了更好地了解语言模型的相关知识，首先需要对语言模型的相关术语有个清晰的认识。以下为相关术语的简单介绍：
- 语料库(Corpus):由文本数据的集合。
- 词汇表(Vocabulary):由所有出现过的单词所组成的集合。
- 标记序列(Token Sequence):由一个或者多个单词构成的一个序列。例如：“I love you”就是一组标记序列。
- 语言模型(Language Model):给定一个标记序列，计算该序列的概率分布，并且将单词出现的顺序给出一个排名。例如：根据给定的语料库训练出的模型。
- n-gram语言模型:n-gram语言模型是一种特定的语言模型，它认为当前的词依赖于前面