语言模型主要分为两大类，即基于规则的文法型语言模型和基于统计的语言模型。

基于规则的文法型语言模型是人工编制的语言学文法，其文法规则来源于语言学家掌握的语言学知识和领域知识。然而，这种模型无法处理大规模真实文本。

为了克服这个问题，基于统计的语言模型应运而生。这类模型通常是概率模型，计算机借助于统计语言模型的概率参数，可以估计出自然语言中每个句子出现的可能性，而不是简单的判断该句子是否符合文法。常用的统计语言模型包括N元文法模型（N-gram Model）、隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）和最大熵模型（Maximum Entropy Model）等。

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