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，预测下一个时刻不同语句甚至语言集合出现的概率。（ ）对错

语言模型的核心目标是预测给定上下文后下一个语言符号出现的概率。题目中的描述准确概括了这一本质：通过已有的语句（输入条件）预测后续可能的语言符号或集合的概率。关键点在于理解概率分布建模和条件预测这两个核心概念，与语言模型的基本定义一致。

语言模型的定义包含两个关键要素：

1. 概率分布建模：模型需要为语言符号序列建立概率分布，反映符号出现的可能性。
2. 条件预测：基于已有的上下文（已说过的语句），预测后续符号或语句的概率。

题目中的描述符合这两个要素：

• “语言符号序列的概率相关性分布建模”：强调了概率分布的建模过程。
• “利用已说过的语句作为输入条件，预测下一个时刻不同语句甚至语言集合出现的概率”：明确了条件预测的机制。

虽然题目表述较为概括，但未出现明显错误，因此判断为正确。