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自然语言处理（NLP）是一种人工智能技术，它使计算机能够理解和处理人类语言。而语言模型是NLP中的一个重要概念，主要是用来估测一些词的序列的概率，即预测p(w1, w2, w3 … wn)，其中一个应用就是句子的生成。

语言模型的学习通常涉及深度学习和统计语言模型等方法。深度学习方法如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等，已经在语言模型领域取得了显著的成果。统计语言模型则基于概率论和统计学原理，通过大量语料库的训练来建立词之间的概率关系。

要系统学习自然语言处理之语言模型，可以从以下几个方面入手：

基础知识：学习计算机科学、人工智能、语言学等基础知识，为后续的学习打下基础。
编程技能：掌握至少一门编程语言，如Python，这是进行NLP研究和实践的常用语言。
深度学习和机器学习：学习深度学习和机器学习的基础理论和方法，理解神经网络、优化算法等关键概念。
自然语言处理原理：学习NLP的基本原理和方法，如词嵌入、文本表示、命名实体识别等。
语言模型：深入研究语言模型的原理和实现方法，包括传统的统计语言模型和基于深度学习的语言模型。
在学习过程中，可以利用以下网站和B站学习博主资源：

Coursera：提供了来自世界顶级大学的课程资源，包括自然语言处理相关的课程。
Khan Academy：一个非营利性的在线教育平台，提供了从幼儿园到高中的各种学科课程，包括计算机科学和人工智能相关内容。
Codecademy：专注于编程教育的在线平台，提供了多种编程语言的教程，包括Python等。
TED：一个非营利性的全球性论坛，传播有价值的思想，可以了解到最新的科技趋势和发展。
在B站上，也有许多优秀的NLP学习博主，他们分享了丰富的NLP知识和实践经验。可以通过搜索“自然语言处理”、“NLP”等关键词找到相关的视频内容。

总之，要系统学习自然语言处理之语言模型，需要扎实的基础知识和编程技能，同时结合深度学习和统计语言模型等方法进行实践和研究。在学习过程中，可以利用在线教育平台和学习博主等资源，不断提高自己的技能和能力。