【全面介绍语言模型的原理，实战和评估】

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语言模型的原理

语言模型基于统计和机器学习的原理，目标是计算一个句子或词序列出现的概率。这些概率反映了特定的语句在给定语言中出现的自然性或可能性。语言模型广泛用于自然语言处理（NLP）领域，如机器翻译、语音识别、拼写校正和文本生成等。

大致可以将语言模型分为几类：

1. 统计语言模型（Statistical Language Models, SLMs）： 这些模型通常基于n-gram，马尔可夫假设，并利用连续几个词的历史来预测下一个词。

2. 神经网络语言模型（Neural Languag