摘要：N元语言模型是统计机器翻译、信息检索、语音识别等很多自然语言处理研究领域的重要工具．由于扩大训练语料规模和增加元数对于提高系统性能很有帮助，随着可用语料迅速增加，面向大规模训练语料的高元语言模型（如N≥5）的训练和使用成为新的研究热点．介绍了当前这个问题的最新研究进展，包括了集成数据分治、压缩和内存映射的一体化方法，基于随机存取模型的表示方法，以及基于分布式并行体系的语言模型训练与查询方法等几种代表性的方法，展示了它们在统计机器翻译中的性能，并比较了这些方法的优缺点．

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