關聯規則多用於推薦系統，但是目前大部分的推薦都是推薦關聯度高的信息。
但是可以反向使用關聯規則來幫助我們找出停滯詞（無關詞）
序列模型的採樣
gram模型的缺點：
參數係數，參數空間過大，存儲和內存吃不消
沒有考慮文本中出現過多的廢話詞，可以用tf-idf優化
沒有考慮久遠之前出現的詞語對現在的影響，可以用bigram、trigram等詞袋模型解決
你知道的越多，你不知道的越多。
有道無術，術尚可求，有術無道，止於術。
如有其它問題，歡迎大家留言，我們一起討論，一起學習，一起進步
語言模型
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