在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中，"Meta Model"（元模型）是一种用于分析和理解语言结构的概念。Meta Model是由John Grinder和Richard Bandler在语言学和神经语言编程（Neuro-Linguistic Programming，NLP）中引入的。

Meta Model的目标是识别和挑战人们在语言表达中的一般化和模糊性。它提供了一套问题模式，可以用来澄清和深入对话中的含义，以便更准确地理解对方的意图和观点。

Meta Model通过三种基本策略来实现这一目标：

删除（Deletion）：指的是从语言表达中删除了某些信息，使得原始语句的含义变得模糊或不完整。通过询问有关被删除的信息，可以获得更多的细节和清晰度。

概括（Generalization）：指的是将具体的语言表达转化为更抽象或泛化的概念。通过要求具体细节和具体例子，可以使对话更具体和详细。

扭曲（Distortion）：指的是对语言表达进行了扭曲或歪曲，使得原始语句的含义变得模糊或不准确。通过进一步探究和澄清，可以纠正这种失真，以达到更准确的理解。

Meta Model的使用可以帮助人们更好地理解和澄清他人的语言表达，揭示潜在的假设、模糊性和一般化，从而促进更深入和准确的沟通。在NLP和人际交流中，Meta Model被广泛应用于改进对话技巧、解决误解和建立更有效的沟通。