传统的语言模型构建分为哪两种？
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一种是语言学方法，就是使用语言学文法（上下文相关法）来描述正规的语言表示形式和意义，这种方法可以比较好的解释语言的文法是如何产生的，但是由于语言是在动态的发展中，新语言、新语法、新意义在不断变化和涌现，纯规则的方式局限性大；另一种是数据驱动的方法，也就是通过统计学习或者深度学习的方法，通过大量的语料和一些相关应用任务，学习语言的表示和结构，这种方法因为可以利用不断变化的语言信息，利用海量的语料信息自学习，能够更好地适应广阔场景和应用。
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