自然语言模型是用来处理自然语言的一种模型，它代表了自然语言的一个概率模型。自然语言模型通常包括词袋模型、N元文法模型、神经网络语言模型等。

词袋模型是自然语言模型的一种基本形式，它把自然语言看作是单词序列的集合，用概率分布的形式描述单词序列的规律。

N元文法模型是一种基于统计的语言模型，它把自然语言看作是单词序列的概率分布。该模型以句子为单位，根据前N个单词来预测下一个可能的单词。

神经网络语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它利用神经网络来建模自然语言文本数据，并从中学习语言的语法、语义和上下文信息。该模型具有强大的特征抽取、表征学习和模式分类能力，可以应用于文本分类、情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务。

总之，自然语言模型是自然语言处理领域的一种重要工具，它代表了自然语言的一个概率模型，可以用于处理和分析自然语言文本数据。