基于深度学习的语言模型（Deep Learning Models for Language，DLML）是一种结合深度学习和自然语言处理技术的语言模型。它利用深度神经网络来建模和分析自然语言文本数据，并从中学习语言的语法、语义和上下文信息。

DLML通常采用多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Networks，LSTM）、变压器（Transformer）等深度学习模型。

在这些模型中，Transformer模型因其具有自注意力机制（self-attention mechanism）和位置编码（position encoding）等特性，在处理自然语言文本数据时表现优异，被广泛应用于各种NLP任务中。例如，Google的BERT模型、OpenAI的GPT模型和Hugging Face的Transformers库等都是基于Transformer模型的强大语言模型。

DLML的训练通常使用大量无标签的文本数据，通过无监督学习来学习语言的内在规律和模式。在训练过程中，模型会根据输入的上下文信息预测下一个可能的单词或短语，或者根据给定的目标任务进行文本生成、文本分类、命名实体识别、情感分析等NLP任务。

总之，基于深度学习的语言模型是当前自然语言处理领域的重要工具之一，具有强大的特征抽取、表征学习和模式分类能力，为许多NLP应用提供了更好的解决方案。