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摘要     信息熵正是对不确定性的衡量，因此信息熵可以直接用于衡量统计语言模型的好坏。贾里尼克从信息熵出发，定义了一个称为语言模型复杂度(Perplexity)的概念，直接衡量语言模型的好坏。一个模型的复杂度越小，模型越好。 我们已经介绍了信息熵，它是信息论的基础，我们这次谈谈信息论在自然语言处理中的应用。 先看看信息熵和语言模型的关系。我们在系列一中谈到语言模型时，没有讲如何

http://dichild.com/?p=173转载来源 文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过