在NLP中，语言模型是用来预测、评估和生成自然语言文本的统计模型。语言模型可以通过以下几种方法建立：

  1. N-gram模型：N-gram模型是一种简单但常用的语言模型。它基于概率论的链式法则，在给定前N-1个词的情况下预测下一个词的概率。N-gram模型的建立需要计算词或字符序列的n-gram出现的频率，并基于频率来估计概率分布。

  2. 神经网络模型：近年来，随着深度学习的发展，神经网络模型也被广泛应用于语言模型的建立。其中最常见的是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。这些模型能够捕捉到输入序列中的上下文信息，并在给定前几个词的情况下生成下一个词。

  3. 转换模型：转换模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），是基于自注意力机制的预训练模型。它通过利用大量未标记的文本进行预训练，然后在特定任务上进行微调。转换模型具有很强的表征能力，可以在各种NLP任务中产生令人印象深刻的结果。

  4. 统计模型：除了传统的N-gram模型外，还有一些基于统计算法的语言模型，如隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）。这些模型通常用于序列标注任务，比如词性标注和命名实体识别。

  无论采用哪种方法，建立语言模型的关键在于训练数据的选择和处理。模型的性能很大程度上取决于训练数据的质量和量，以及用于训练和评估模型的特定任务的数据集。此外，选择合适的模型架构、参数调优和正则化等技术也对语言模型的性能起到重要作用。