当涉及到语言模型时，我们通常会遇到两种主要类型：统计语言模型和神经网络语言模型。

统计语言模型（Statistical Language Model）是基于统计学原理的一种方法。它的目标是通过分析大量的文本数据来建立一个概率模型，用于预测下一个词或短语在给定上下文中出现的概率。

统计语言模型通常使用 n-gram 方法来建模，其中 n 表示要考虑的前 n 个词。通过计算词语的条件概率，我们可以根据上下文预测下一个词的可能性。然而，统计语言模型在处理长期依赖关系和复杂语义关系时可能会遇到困难。

神经网络语言模型（Neural Network Language Model）是一种基于神经网络的语言模型方法。与统计语言模型不同，神经网络语言模型使用连续的向量表示词语或短语，称为词向量或词嵌入（Word Vector，Word Embeddings）。这些词向量可以捕捉语义关系，使得模型能够更好地理解上下文和语义。

神经网络语言模型通常使用循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）或者变种（如长短期记忆网络，LSTM）来建模上下文的依赖关系。通过训练神经网络，模型可以学习到更复杂的语言结构和语义关系。

目前，NLP（自然语言处理）新的发展方向既不是CNN也不是RNN，而是Attention 机制。Attention 就是注意力机制，主要是一种思想，就是我们在做某些应用的时候可以把注意力放在某些重要的信息上，同时忽视一些不太重要的信息。

Attention 这种思想在自然语言处理、图像和语音等领域中都可以使用，但一般在自然语言处理领域中用得更多。

相比之下，神经网络语言模型在许多自然语言处理任务中表现出更好的性能，尤其是在处理长文本和复杂语义关系时。它们可以更好地捕捉上下文的依赖关系，并且具有更好的泛化能力。然而，神经网络语言模型的训练需要更多的计算资源和大量的标注数据。

总之，统计语言模型和神经网络语言模型都是用于建模语言的方法，但神经网络语言模型在处理复杂语义关系和上下文依赖关系时通常表现更好。

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