点互信息(PMI)预测utterance关键词

最新推荐文章于 2024-01-07 02:10:32 发布
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本文详细解析了优快云博客的结构与内容,探讨了如何有效地阅读和利用技术博客资源,为读者提供了实用的技巧和建议。
NLP之【点互信息PMI】——衡量两变量之间的相关性
Yale-曼陀罗
09-27 3161
M = M / expected # Silence distracting warnings about log(0): with np . errstate(divide = 'ignore') : # np.errstate()用于浮点错误处理的上下文管理器。M = np . log(M) M [ np . isinf(M) ] = 0.0 # log(0)=0 # np.isinf()用于按元素测试正无穷或负无穷 if positive : M [ M < 0 ] = 0.0 return M。
【DL经典回顾】距离度量大汇总（28-点间互信息（Pointwise Mutual Information, PMI））
最新发布
悦学共鸣，温柔以待，汇聚光芒，共同成长
04-22 1807
点间互信息（Pointwise Mutual Information, PMI）是一种信息论的度量，用于衡量两个事件共同发生的概率与这两个事件独立发生的概率的乘积之比。
点互信息PMI（Pointwise Mutual Information）
Rolandxxx的博客
09-28 2940
所谓的随机变量，即随机试验结果的量的表示，可以简单理解为按照一个概率分布进行取值的变量，比如随机抽查的一个人的身高就是一个随机变量。可以看出，互信息其实就是对X和Y的所有可能的取值情况的点互信息PMI的加权和，而点互信息只是对其中两个点进行相关性判断。因此，点互信息这个名字还是很形象的。在概率论中，我们知道，如果x跟y不相关，则p(x,y)=p(x)p(y)。用后面的式子可能更好理解，在y出现的情况下x出现的条件概率p(x|y)除以x本身出现的概率p(x)，自然就表示x跟y的相关程度。
PMI(Pointwise Mutual Information)
Cheney的博客
01-19 6760
公式 几句废话 先来一两句废话，要想解释好点互信息必须学会科学上网，当然如果没有条件本篇博客会具体介绍。上网百度得到的搜索结果如下图1-1所示，事实证明百度不够自信，这么重要的概念百度学术里面没有？淦！居然都是来自优快云，然而优快云有个致命的缺点，就是对于某个问题的讲解原创比较少，后面的人基本就是copy了。当然优快云大牛依旧非常多，向原创致敬，向大佬看齐！接着跑去了维基百科搜索了一番，结果如图1-2所示。没有对比就没有伤害，不是为了黑而黑，实事求是的讲百度在相关学术方面做的真的不咋地...
Utterance模块在Titanium中实现文本与语音互转
Utterance 是一个专为 Titanium 移动开发框架设计的第三方模块，其核心功能是允许开发者在基于 Titanium 构建的跨平台移动应用中调用设备的原生文本到语音（Text-to-Speech, TTS）和语音到文本（Speech-to-Text, STT...
Utterance:Utterance 允许您在 Titanium 项目中使用平台的原生文本到语音引擎
06-07
Utterance 可让您在 Titanium 项目中使用设备的原生 Text to Speech 和 Speech to Text 功能。 在查看 Android 示例视频 在你开始之前 * 您需要 Titanium SDK 3.2.1.GA 或更高版本 * 如果使用 iOS，您需要 iOS 7 ...
intent-utterance-file-parser:解析意图发声文件，例如Alexa Skills Kit Sample Utterance文件
05-08
npm install intent-utterance-file-parser 用法 IntentUtterances.txt GetHoroscope what is the horoscope for {pisces|Sign} GetHoroscope what will the horoscope for {leo|Sign} be {next tuesday|Date} ...
Alexa-Utterance-Generator：用GUI生成语音交互新体验
资源摘要信息:"Alexa-Utterance-Generator是一个通过简单的图形用户界面（GUI）提供给用户生成大量Alexa对话（utterances）的工具。该工具为开发人员和内容创作者提供了方便，以创建和测试Alexa技能的自然语言理解...
机器学习中的数学——距离定义（二十九）：点间互信息（Pointwise Mutual Information, PMI）
冯·诺依曼
01-09 1万+
在机器学习实践中，经常会用到点间互信息（Pointwise Mutual Information, PMI）来衡量两个变量的相关性。
点互信息pmi
weixin_43301900的博客
10-05 332
由于在文本处理中会用到互信息所以做一下总结 pmi（Pointwise Mutual Information）： 如果a和b不相关值为1。当ab条件独立时，p(a|b) = p(a)此时pmi为0。 如果ab的联合概率越大则该值越大。 在文本处理中经常会遇到计算pmi 其中 p(a,b) 为 a和b共现的次数/总字符数（如果ab均代表字符的情况下也就是unigram） p(a) 为 a出现的次数/总字符数，p(b) 为b出现的次数/总字符数 这里联合概率是存在一些问题的因为p(a,b)
02、PMI点互信息 & PPMI（Positive PMI）
weixin_38659482的博客
03-06 2276
在词的向量化表示中，简单的One-Hot会遇到数据稀疏和无法计算词之间距离的问题；分布式频次表示会遇到高频词误导计算结果的问题。基于点互信息的词向量表示方式恰好可以解决上述问题。 PMI点互信息 1. 概念和公式 点互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）是信息轮中用来衡量两个事物之间的相关性的一个指标。例如对于词A和词B的点互信息为： 其中，表示词A和词B共同出现的频率，表示词A出现的频率，表示词B出现的频率。 2. 示例 上下文 我 喜欢 游泳。
词之间的相关性--点互信息PMI算法
orangerfun的博客
08-17 2511
PMI
[DataAnalysis]点互信息
热门推荐
TOMACAT的博客
10-18 3万+
参考：https://www.jianshu.com/p/79de56cbb2c7 点互信息（pointwise mutual information）用于衡量两个事物之间的相关性，比如两个词。公式如下： 这里的来源于信息论，可以简单地理解为当对取之后就将一个概率转换为信息量，以2为底时可以简单理解为用多少个bits可以表示这个变量。 例子 我们想衡量like这个词的情感。我们可以预先...
点互信息（PMI）和正点互信息（PPMI）
qq_43186282的博客
03-19 8743
PMI的定义 PMI（Pointwise Mutual Information）点互信息：这一指标用来衡量两个事物之间的相关性。 如下： 在概率论中，如果x和y无关，p(x,y)=p(x)p(y)；如果x和y越相关，p(x,y)和p(x)p(y)的比就越大。从后两个条件概率可能更好解释，在y出现的条件下x出现的概率除以单看x出现的概率，这个值越大表示x和y越相关。 log来自于信息论的理论，而且 log 1 = 0 ，也恰恰表明P(x,y) = P(x)P(y)，相关性为0，而且log是单调递增函数，所
点互信息在金融行业的未来发展：创新金融服务
01-07 871
1.背景介绍 点互信息(Pointwise Mutual Information, PMI)是一种信息熵计算的方法，用于衡量两个变量之间的相关性。在金融行业中，点互信息被广泛应用于风险管理、投资分析、金融市场预测等方面。随着数据规模的不断扩大，传统的点互信息计算方法已经无法满足实际需求，因此，需要开发高效的点互信息计算算法来应对这些挑战。本文将介绍点互信息的核心概念、算法原理以及具体操作步骤，并...
【NLP】什么是点互信息
小马日记
09-10 1010
1、什么是点互信息 2、sklearn：点互信息和互信息
点互信息：在人工智能领域的应用
12-30 1418
1.背景介绍 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是计算机科学的一个分支，旨在模拟人类智能的能力，使计算机能够进行自主决策和学习。随着数据量的增加和计算能力的提高，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用。在这篇文章中，我们将讨论一种名为“点互信息”的人工智能技术，它在许多应用中发挥着重要作用。 点互信息(Pointwise Mutual Information, P...
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