语言模型（Language Model）是自然语言处理的一种基础模型。它用来计算一段文本序列的概率，或者根据给定的上下文生成下一个可能的词或字符。

具体而言，语言模型主要用于下述两个任务：

1. 文本生成：语言模型可以根据一段给定的上下文（前几个词或字符），生成一个可能的后续词或字符。这种能力可以应用于机器翻译、对话系统、自动摘要、写作助手等应用中。

2. 文本评估：语言模型可以根据给定的文本序列计算其概率。这种能力可以用于文本质量评估、语音识别、语音合成等任务中，或者作为其他自然语言处理任务的一个子步骤。

语言模型可以基于统计方法或神经网络方法建立，其中较为经典的方法是n-gram语言模型和基于循环神经网络（RNN）的模型。

n-gram语言模型是一种基于统计的“局部”模型，它在计算概率时只考虑前几个词或字符。这种模型需要统计大量的语料库数据，并使用简单的n-gram统计方法来计算概率。

基于循环神经网络的语言模型可以学习长期的上下文依赖关系，它通过递归地更新隐藏状态来捕捉序列的特征，并生成后续的词或字符。这种模型通常使用长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）来处理梯度消失和梯度爆炸的问题。

最近，随着深度学习的发展，基于注意力机制的Transformer模型在语言建模领域也取得了显著的效果。Transformer模型通过引入自注意力机制和位置编码，有效地捕捉了文本序列中的上下文依赖关系。

需要指出的是，语言模型是自然语言处理的基础模型之一，在很多实际应用中都有广泛的应用。它不仅能够生成连贯的文本，而且还可以用于语音识别、机器翻译、文本分类、信息检索等多个自然语言处理任务中。