常用的NLP語言模型有以下幾種：
統計語言模型（Statistical Language Model）：常用的統計語言模型包括N-gram模型和最大熵模型。N-gram模型是基于馬爾可夫假設，通過統計每個單詞的出現頻率來計算句子的概率。最大熵模型是基于最大熵原理，通過最大化信息熵來推斷句子的概率。
神經網絡語言模型（Neural Network Language Model）：神經網絡語言模型利用神經網絡來學習句子的概率分布。常見的神經網絡語言模型包括循環神經網絡語言模型（RNNLM）和變換器模型（Transformer）等。
預訓練語言模型（Pretrained Language Model）：預訓練語言模型是通過在大規模文本語料上進行無監督學習得到的模型。常見的預訓練語言模型包括word2vec、GloVe和BERT等。
序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model）：序列到序列模型是一種用于機器翻譯、對話生成等任務的模型，可以將一個序列轉換為另一個序列。常見的序列到序列模型包括基于循環神經網絡的編碼器-解碼器模型（RNN Encoder-Decoder）和變換器模型等。
這些語言模型在NLP任務中都有廣泛應用，用于詞性標注、命名實體識別、機器翻譯、文本生成等任務。具體選擇哪種語言模型取決于任務的需求和數據的特點。
