帮我重新润色下面这段文章：《论如何提高语言模型的预测能力》

在自然语言处理领域中，语言模型（Language Model）是其中一个重要的模型。语言模型的主要作用是完成自然语言处理中的诸多任务，如语音识别、机器翻译等。如何提高语言模型的预测能力是一个重要的研究方向。本文从LM的架构、LM的训练过程以及词向量这三个方面出发，介绍了一些提高语言模型预测能力的方法与技巧。

1. 介绍了LSTM等多种LM模型架构

2. 提出了对LM中的RNN进行正则化的方法，如Dropout、LSTM分解等

3. 讨论了如何使用更多的训练数据

4. 分析了词向量训练的一些技巧与方法，如使用subword、考虑词频等

通过每一个方面的探讨，本文提供了一些思路与方法，用于提高语言模型的预测能力。
本文阐述了如何提高语言模型在自然语言处理领域中的应用能力。主要从三个方面展开：语言模型的架构、训练过程以及词向量。其中，介绍了多种LM模型架构（如LSTM），提出了对RNN进行正则化的方法，讨论了如何使用更多的训练数据，并分析了词向量训练的一些技巧和方法（如使用subword、考虑词频等）。本文提供的这些方法和思路可以用于提高语言模型的预测能力。