语言模型是自然语言处理中一个重要的概念。语言模型本质上就是计

各选项分析

A. 正确。直接计算任意语句在真实语料中出现的概率确实非常困难，因为自然语言的组合是无限的，导致绝大多数可能的语句在训练数据中从未出现过（即“数据稀疏”），其概率会变为0，这不符合实际情况。

B. 正确。为了解决上述问题，语言模型通常采用“从单词构成语句的角度”进行定义，即将语句的概率分解为其中一系列词出现的条件概率的乘积。这是构建统计语言模型（如n-gram模型）的核心思路，比直接枚举所有语句更合理可行。

C. 错误。这正是本题的答案。采用单词角度的分解方法（如n-gram模型）并不能完全消除数据稀疏问题，只是将其从“语句级”转移到了“词序列级”。例如，一个较长的词序列（如5个词的组合）在训练语料中可能依然从未出现。因此，数据稀疏性问题会以不同的形式（如高阶n-gram的稀疏）继续存在，需要通过平滑等技术来处理。

D. 正确。从单词角度构建语言模型（尤其是高阶n-gram模型）会面临计算代价高的问题。因为随着n的增大，模型需要存储和计算的唯一n-gram组合数量会呈指数级增长，对存储空间和计算能力的要求非常高。

总结

简单来说，选项C的说法过于绝对。语言模型的核心思想正是通过分解来缓解直接计算语句概率的困难，但数据稀疏性是一个根本性挑战，会伴随模型始终，需要一系列工程技术来应对。

希望这个解释对你有帮助！如果你对n-gram、神经语言模型或平滑技术等具体概念感兴趣，我们可以继续探讨。