语言模型是自然语言处理领域中一个重要的研究方向，它旨在理解和生成人类语言。以下是一些关于语言模型理论的基本概念：
N-gram 模型：这是一种基于统计的模型，它将文本分解为 N 个连续的单词（或字符），并使用这些 N-gram 来预测下一个单词或字符。
神经网络模型：这类模型通常使用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），来捕捉文本中的复杂模式和依赖关系。
注意力机制：在神经网络模型中，注意力机制可以帮助模型关注文本中的关键部分，从而提高预测的准确性。
预训练语言模型：这类模型通过在大规模语料库上进行预训练，学习到丰富的语言知识，然后可以在特定任务上进行微调。
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