メタモデルとは、言葉で表現した際に省略、歪曲、一般化などで不完全になった情報を、元の完全な情報に戻すための作業や質問方法のことをいいます。
NLPでは、言葉にする以前に話し手が持っている完全な情報を深層構造といいます。しかし、話し手は深層構造のすべてを言葉にできるわけではありません。実際の言葉の中には情報の省略や歪曲、一般化などの加工がおこなわれます。
メタモデルとは、加工された情報を深層構造にあったときに近づける質問なのです。
メタモデルの具体例
表面的な内容（表層構造）しか見えない話に適切な質問をぶつけることによって、その深層構造に迫ることができます。
例えば、省略、歪曲、一般化に対抗する質問にはそれぞれ以下のものなどがあります。
省略に対抗する質問
・誰が？
・いつ？
・何を？
・どうやって？
など
歪曲に対抗する質問
・～がどのように～だと思うのですか？
・～がどのように～の原因になるのですか？
・何を根拠にそう信じているのですか？
など
一般化に対抗する質問
・もし～したらどうなるの？
・本当に一度もないの？
・例外はないのですか？
など
名詞化
名詞化とは、動詞を抽象概念の名詞に置き換えることを言います。
例えば、「学ぶ」を「勉強」に置き換えると、様々な情報が省略されるため、メタモデルよって解きほぐす余地が大きくなります。