统计语言模型（Statistical Language Model）是用来描述词、语句乃至于整个文档这些不同的语法单元的概率分布的模型，能够用于衡量某句话或者词序列是否符合所处语言环境下人们日常的行文说话方式。它是自然语言处理（NLP）的基础，广泛应用于各种自然语言处理问题，如语音识别、机器翻译、分词、词性标注等。

统计语言模型的核心就是判断一个句子在文本中出现的概率。给定一个句子W（由多个单词w1,w2,w3...组成），计算该句子可信（合理）的概率的模型，即P(W)=P(w1,w2,w3....wn)。这个概率的计算通常基于一些统计学的方法，如N-gram模型、神经网络语言模型等。

统计语言模型基于概率统计的角度出发，解决自然语言上下文相关的特性的数学模型。在实际应用中，统计语言模型可以用于文本分类、信息检索、机器翻译等领域，帮助计算机更好地理解和处理自然语言。