Dlaczego punktowa wzajemna informacja jest ważna?

Dlaczego punktowa wzajemna informacja jest ważna?
Dlaczego punktowa wzajemna informacja jest ważna?
Anonim

Wzajemne informacje punktowe stanowią wymiar ilościowy określający, o ile bardziej lub mniej prawdopodobne jest, że oba zdarzenia będą współwystępować, biorąc pod uwagę ich indywidualne prawdopodobieństwa i w stosunku do przypadek, w którym oba są całkowicie niezależne.

Co mierzy punktowa wzajemna informacja między dwoma słowami?

W lingwistyce komputerowej współwystępowanie informacji drugiego rzędu jest miarą podobieństwa semantycznego. Aby ocenić stopień powiązania między dwoma podanymi słowami, wykorzystuje on informacje wzajemne (PMI) do sortowania list ważnych słów sąsiednich dwóch słów docelowych z dużego korpusu.

Co to są wzajemne informacje w NLP?

Wzajemne informacje mierzy ile informacji - w sensie teorii informacji - zawiera termin o klasie. Jeśli rozkład terminu jest taki sam w klasie, jak w kolekcji jako całości, wtedy..

Jak obliczane są wzajemne informacje punktowe?

Ogólny wzór na punktowe wzajemne informacje podano poniżej; jest to logarytm binarny łącznego prawdopodobieństwa X=a i Y=b, podzielony przez iloczyn poszczególnych prawdopodobieństw, że X=a i Y=b.

Co to jest PMI w uczeniu maszynowym?

PMI: Wzajemna informacja punktowa, jest miarą korelacji między dwoma zdarzeniami x i y. Jak widać z powyższego wyrażenia, jest wprost proporcjonalne do liczbyrazy oba zdarzenia występują razem i odwrotnie proporcjonalnie do indywidualnych zliczeń znajdujących się w mianowniku.