上下文模型（context model），工学-信息与通信工程-模式识别-文字识别-字符串识别-上下文模型，表示语言上下文关系的数学模型。在序列模式识别领域中，序列中每一个基元（单个文字或者单个图像基元等）与其他基元都有一定的内部关系，这种内部关系称之为上下文关系。上下文模型在序列模式识别问题中起着非常关键的作用，对识别性能的影响很大，这和人类的认知是一样的，因为人类在识别过程中会充分利用上下文信息，有时候甚至能够通过上下文直接猜出当前的基元是什么内容。上下文模型中最典型和最广泛使用的就是语言上下文模型，简称为语言模型，这是一种用来描述上下文整个语义和语境关系的模型，在语音识别和字符串识别等任务中广泛使用。在贝叶斯决策框架下，它本质上表示了候选识别结果（一个语句）的先验概率。由于人类语言的历史悠久，几乎没有一个模型可以来描述语言的内在规律，因此也没有办法准确地建立语言模型。