深度学习语言模型是自然语言处理领域中的一种重要技术，其目标是估计一段文本序列的联合概率分布。具体来说，给定一个长度为T的文本序列，语言模型会计算该序列出现的概率。这种模型可以应用于多种任务，如文本生成、机器翻译、问答系统等。

在构建深度学习语言模型时，通常使用神经网络来建模文本序列的概率分布。一种常见的做法是使用循环神经网络（RNN）或其变体（如LSTM或GRU）来处理文本序列。这些神经网络结构可以捕捉序列中的长期依赖关系，并生成具有上下文相关性的词嵌入向量。

另一种流行的做法是使用Transformer结构来构建深度学习语言模型，如BERT和GPT系列模型。Transformer结构采用自注意力机制来捕捉文本序列中的依赖关系，从而生成更加准确的词嵌入向量。与RNN相比，Transformer具有更好的并行计算能力和更长的上下文建模能力。

深度学习语言模型在自然语言处理领域中具有广泛的应用。例如，在机器翻译中，可以使用语言模型来评估翻译结果的流畅度和准确性；在问答系统中，可以使用语言模型来理解问题并生成相应的答案；在文本生成中，可以使用语言模型来生成高质量的文本内容，如摘要、对话等。