语言模型是描述自然语言内在规律的数学模型,它广泛地应用于机器翻译、语音识别和文本校对等领域。近几年,基于语料库的统计语言模型的构造技术成为新的研究热点,统计语言模型也已逐渐成为自然语言处理的主流技术之一。我国蒙古语语言模型技术还缺少很多相关的研究,这也间接影响少数民族地区信息化建设的进程。本文对统计语言模型的相关技术进行了探讨,并对蒙古语的特点进行了分析。根据蒙古语典型的构形词缀的特点,通过深入挖掘蒙古语词干和词缀之间的依赖关系来提高语言模型对蒙古语描述的准确性。具体方法是将蒙古语语言模型分为三个层次,分别是词干和词干的依赖、词干和词缀的依赖、词缀和词缀的依赖。在这三个层次上分别构造合适的语言模型,然后再把它们结合起来成为一个完整的适合于蒙古语的语言模型。本文最后把这种层次化的蒙古语语言模型方案应用到了一个基于实例的汉蒙机器翻译系统中,实验证明本文所构造的层次化的蒙古语语言模型能够有效地提高汉蒙机器翻译的效果。