語言模型

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

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