Mặc dùng mô hình MEM có những ưu điểm vềđộ chính xác, đặc trưng thiếu tri thức và khả năng tái sử dụng, nhưng trong một số trường hợp đặc biệt, MEM cũng như
các mô hình định nghĩa một phân phối xác suất cho mỗi trạng thái có thể gặp phải vấn
đề “label bias” [10]. Vấn đề “label bias” là vấn đề do các trạng thái có phân phối chuyển với entropy thấp (ít đường đi ra) có xu hướng ít chú ý hơn đến quan sát hiện tại, mô hình MEM gặp phải vấn đề này tức là không xác định được nhánh rẽ đúng,
28
Năm 1991, Léon Bottou đưa ra hai giải pháp cho vấn đề “label bias”.Giải pháp thứ nhất là gộp các trạng thái và trì hoãn việc rẽ nhánh cho đến khi gặp một quan sát xác định. Đây chính là trường hợp đặc biệt của việc chuyển một ô-tô-mát không đơn
định sang một automata đơn định. Nhưng vấn đề ở chỗ ngay cả khi có thể thực hiện việc chuyển đổi này thì cũng gặp phải sự bùng nổ tổ hợp các trạng thái của automata. Giải pháp thứ hai mà Bottou đưa ra là chúng ta sẽ bắt đầu mô hình với một đồ thị đầy
đủ của các trạng thái và để cho thủ tục huấn luyện tự quyết định một cấu trúc thích hợp cho mô hình.Tiếc rằng giải pháp này sẽ làm mất đi tính có thứ tự của mô hình, một tính chất rất có ích cho các bài toán trích chọn thông tin .
Một giái pháp đúng đắn hơn cho vấn đề này là xem xét toàn bộ chuỗi trạng thái như một tổng thể và cho phép một số các bước chuyển trong chuỗi trạng thái này đóng vai trò quyết định với việc chọn chuỗi trạng thái. Điều này có nghĩa là xác suất của toàn bộ chuỗi trạng thái sẽ không phải được bảo tồn trong quá trình chuyển trạng thái mà có thể bị thay đổi tại một bước chuyển tùy thuộc vào quan sát tại đó .