语言模型

关联规则多用于推荐系统，但是目前大部分的推荐都是推荐关联度高的信息。 但是可以反向使用关联规则来帮助我们找出停滞词（无关词） 序列模型的采样 gram模型的缺点： 参数系数，参数空间过大，存储和内存吃不消 没有考虑文本中出现过多的废话词，可以用tf-idf优化 没有考虑久远之前出现的词语对现在的影响，可以用bigram、trigram等词袋模型解决 你知道的越多，你不知道的越多。 有道无术，术尚可

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