コンテキスト・ミキシング
この問題はデータ圧縮で重要となっている。データ圧縮に応用して考えるとき、AとBは文脈（コンテキスト）を指し、事象 は次のビットや符号をある値に圧縮できることを指す。また、 と は、（それぞれ文脈 A、B を情報として用いる）ふたつの独立したモデルが算出する が起こる確率の推定値を指す。コンテキストミキシングは扱おうとする問題は、 と は の現れる回数を数えることで正確な推定値を求めることができるが、 を計算できるほど文脈 ・ が両方同時に現れる場面がなかったり、それらの文脈の組み合わせが莫大な量となるため記録するための十分な計算資源（時間やメモリ）がとれない場合であっても、推定値 をなんとか計算したいということである。