模型复杂度的黄金中点不是存在的，而是随场景漂移的

unigram太简单（丢弃所有顺序信息），高阶n-gram太复杂（稀疏爆炸），最优的n随数据量、任务和领域动态变化。**不存在普适的"最优复杂度"**——这是一个纯粹的偏差-方权衡问题。书中通过困惑度曲线展示的这一规律，是理解所有模型选择问题（包括深度学习中选择层数、维度）的元框架。