80、语言模型是对语言符号序列的概率相关性分布建模，即利用已说过的语句作为输入条件，预测时刻不同语句甚至语言集合出现的概率。（）

语言模型的核心在于对语言符号序列的概率分布进行建模。其基本思想是：利用已有的语句作为条件，预测后续语句或语言集合出现的概率。题目中的描述抓住了这一核心，即通过历史输入预测未来输出的概率分布，因此是正确的。

语言模型的定义包含两个关键点：

1. 概率分布建模：语言模型本质是学习语言符号（如单词、字符）序列的概率分布。
2. 条件预测：模型以历史输入（已说过的语句）为条件，预测当前时刻可能的输出（后续语句或语言集合）。

题目中的“概率相关性分布建模”可理解为对概率分布的建模，“利用已说过的语句作为输入条件”准确描述了条件概率的输入机制，“预测时刻不同语句甚至语言集合出现的概率”则体现了模型的预测能力。因此，题目表述正确。