基于互信息和左右熵的新词发现

最新推荐文章于 2020-05-10 15:07:28 发布
原创 最新推荐文章于 2020-05-10 15:07:28 发布 · 2k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了如何使用互信息来衡量变量间的聚合度，并利用左右熵的概念来评估系统的自由度。这两种方法在信息论中有着重要的应用。
计算语言学之自信息与互信息在新词发现、短语识别中的应用
刘炫320的博客
06-05 3572
1. 引言在计算语言学预备知识中，我们介绍了熵（自信息）与互信息；条件熵与联合熵；相对熵与交叉熵。这里我们要说明的是关于其在自然语言中的具体应用。2. 熵（自信息）与互信息现在我们先来复习以下熵及互信息的公式定义：熵（自信息）：H(P)=−∑x∈Rp(x)log2p(x)H(P)=-\displaystyle\sum_{x∈R}p(x)log_2p(x) 所谓的自信息，就是指描述一个随机变量自身的
【基本概念】信息熵 条件熵 联合熵 左右熵 互信息
Erli11的专栏
03-20 2万+
1 自信息 一个信源可按某种概率发出若干不同的信号，每个信号带有的信息量称为其自信息。 信源：随机变量；信号：随机变量的取值。 基于定性分析，自信息的特性应当是：非负、递增。 具有这样的特性的函数有很多，人们构造出如下定义式： ωn ：随机变量X的某个取值；P(ωn )：X取该值的概率 2 熵 ¨定义：设随机变量X，取值空间Ω，Ω为有限集合。X的
Python-python3实现互信息和左右熵的新词发现
08-10
python3利用互信息和左右信息熵的中文分词新词发现
互信息和左右熵的新词发现（笔记）
Jemila
09-19 1万+
新词推荐学习算法 其实很多人都已经知道这个算法了，是由Matrix67牛人提出来的，实现的方式也有很多人解决了。我只是写个最简单的介绍
python3实现互信息和左右熵的新词发现--基于字典树
weixin_38168559的博客
08-23 1009
字典树 原来讲明白了剩下的就是具体实现了，最适合存储和计算词频的数据结构就是字典树，这里给一个讲解的很清楚的链接 具体代码 代码已开源，需要的点击这个Github 转载于:https://www.cnblogs.com/cupleo/p/11400747.html...
基于互信息与左右信息熵的新词发现
weixin_41701299的博客
05-16 2050
import re from collections import Counter import numpy as np def ngram_words(file,ngram_cont): words = [] for i in range(1,ngram_cont): words.extend([file[j:j+i] for j in range(len(fi...
精选资源
基于互信息和邻接熵的新词发现算法
03-23
如何快速高效地识别新词是自然语言处理中一项非常重要的任务，针对当前新词发现存在的 问题，提出了一种从左至右逐字在未切词的微博语料中发现新词的算法。通过计算候选词语 与其右邻接字的互信息来逐字扩展，得到...
基于互信息和左右信息熵的短语提取识别
gdp5211314的专栏
10-20 4443
原文链接： 在中文语言处理领域，一项重要的任务就是提取中文短语，也即固定多字词表达串的识别。短语提取经常用于搜索引擎的自动推荐，新词识别等领域。本文主要实现了从陌生文本中自动发现固定短语，并给出原理和步骤。 测试数据 算法工程师 算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或
学习NLP的第20天——基于信息熵和互信息的新词提取实现
长行
05-10 3312
在对一个新鲜领域的文本进行分词之前，我们往往需要先对文本中包含的新词进行提取，并将新词制作为用户词典，提供给分词器，以提高分词器的准确率。 因为一个在新鲜领域中往往会包含很多我们意想不到的词语，比如神超直播间弹幕中频繁出现的英雄联盟领域游戏术语，又比如网络小说中的各种名字、境界等。 我们使用神超直播间的弹幕的8个小时的时间切片和一部玄幻类网络小说《最强修真打工仔》作为样例进行新词提取。 新词 首先，我们需要确定一下新词的概念。因为每个词对不同的人来说含义各不相同，所以我们将新词定性为词典不包含的词。 对于新
帮忙解释一下smoothnlp算法计算邻接熵的细节
m0_46575000的博客
05-09 431
trie类在其中起到了什么作用，为什么构造了n+1元字串的trie树，能统计二元字串的左右邻接字符树
关键词提取算法
红豆的博客
12-26 873
一、tf-idf 二、bm25 三、pagerank 3.1 解决什么问题 是Google的网页排序算法，它是给每个网页附加权值的。一个网页的PR值，概率上理解就是网页被访问的概率，PR值越高其排名越高。 3.2算法原理 对每个目标网页进行附上权值，权值大的就靠前显示，权值小的就靠后显示。该算法借鉴学术界论文重要性的评估方法：谁被引用的次数多，谁就越重要。 核心思想： （1）如果...
各种信息熵(Information entropy)的计算方法
code_boy的博客
03-01 4万+
一、Jensen不等式 若f为区间I上的凹函数，则Jensen不等式成立： 这里若函数f为凹函数，则有： 凹函数（上凸）如下图所示： 归纳证明： 二、信息论 1.熵（信息不确定性度量） 2.联合熵 3.条件熵 条件熵的另一种表达方式 4.互信息（信息增益） 两个随机
互信息和左右信息熵 用于 NLP 中的短语识别与提取
yichudu
10-16 5744
标准词典分词的粒度通常太小, 相比之下短语就有更丰富的含义. 如 算法/工程师vs算法工程师, 智能/手表vs智能手表.互信息和左右信息熵参考 基于互信息和左右信息熵的短语提取识别
热词统计发现算法3则
pi9nc的专栏
07-15 8284
2013-06-27 16:17 84人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] 转载于http://qing.blog.sina.com.cn/2090594487/7c9bf0b733001jsa.html 以搜索为例，点击类似。所有变换和简化须不影响排序结果。 排位变化 最初的算法参考电影排行榜，统计昨日Top词、前日Top词，然后计算每个词w
NLP︱句子级、词语级以及句子-词语之间相似性（相关名称：文档特征、词特征、词权重）
热门推荐
素质云笔记
08-10 4万+
关于相似性以及文档特征、词特征有太多种说法。弄得好乱，而且没有一个清晰逻辑与归类，包括一些经典书籍里面也分得概念模糊，所以擅自分一分。 —————————————————————————————————————————————— 一、单词的表示方式 1、词向量       词向量是现行较为多的方式，另外一篇博客已经写了四种词向量的表达
python实现PMI(求词语关联性)
qq_30843221的博客
03-06 2万+
关于PMIPMI, 是互信息(NMI)中的一种特例, 而互信息,是源于信息论中的一个概念,主要用于衡量2个信号的关联程度.至于PMI,是在文本处理中,用于计算两个词语之间的关联程度.比起传统的相似度计算, pmi的好处在于,从统计的角度发现词语共现的情况来分析出词语间是否存在语义相关 , 或者主题相关的情况.场景实例说起接触PMI的原因,是我在一个主题词挖掘研究的时候, 想到能否融入pmi,以增强主
头歌基于互信息和信息熵的新词提取
最新发布
04-02
### 基于互信息和信息熵的新词发现算法 #### 方法概述 新词发现是一种重要的自然语言处理（NLP）技术，用于识别未登录词或领域特定术语。基于互信息和信息熵的新词发现方法主要依赖统计学原理来评估候选词语的特性...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值