62、语言模型的本质是统计逻辑。（ ）A. 对B. 错

考查要点：本题考查对语言模型基本概念的理解，特别是其核心逻辑是否基于统计方法。
解题思路：需明确语言模型的核心任务是预测文本中词的概率分布，而这一过程依赖统计规律（如词频、共现概率等）。无论是传统的n元语法模型还是现代的神经网络模型，本质上都通过统计方法建模语言数据的分布规律。

语言模型的本质是统计逻辑，具体分析如下：

1. 传统语言模型的统计基础
   以n元语法为例，其核心是计算条件概率 $P(w_i|w_1^{i-1})$，即给定前 $(i-1)$ 个词时，第 $i$ 个词出现的概率。这一概率完全依赖于语料库中词序列的历史统计信息。

2. 现代语言模型的统计本质
   即使是基于深度学习的模型（如Transformer），其核心仍通过大量语料训练参数，学习词或词Piece之间的统计关联。例如，模型预测下一个词的概率分布本质上是统计规律的体现。

3. 总结
   无论模型结构如何复杂，其本质都是通过统计方法建模语言数据的分布规律，因此语言模型的本质是统计逻辑。