基于信息熵和互信息的新词识别

最新推荐文章于 2022-06-01 23:08:18 发布
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文章标签： 人工智能 数据结构与算法
原文链接：https://my.oschina.net/hankcs/blog/701080
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基于信息熵和互信息的新词识别
本文是《基于互信息和左右信息熵的短语提取识别》的姊妹篇，文如其名，没什么新意。谈起“新词识别”“新词发现”，有许多论文慷慨陈词：要设计丰富的特征模板、建立训练语料库、引入CRF、ME、SVM、神经网络等模型并综合起来、在某某的基础上加入某种规则改进、最终在一个98年芝麻大小的训练集上训练出一个西瓜那么大的模型，并且在细菌大小的测试集上提高了2.33%的OOV识别率，展望未来，一定可以应用到更广阔的领域中。可惜现实总是很残酷：既没有人力物力整理语料，服务器也只有绿豆大小的内存，放不下半个西瓜。简单好用的方法有...

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信息抽取--新词提取
runing
01-02 977
（纯属为了记录自己学习的点滴过程，引用资料都附在参考列表） 1 基本概念 什么是新词（是什么） 新词是一个相对的概念，每个人的标准都不一样，所以我们这里定义: 词典之外的词语(OOV)称作新词。 为什么要进行新词提取（为什么） 新词的提取对中文分词而言具有重要的意义，因为语料库的标注成本很高。那么如何修订领域词典呢，此时，无监督的新词提取算法就体现了现实意义。 怎么进行新词提取（怎么办） 提取出大量文本(生语料)中的词语，无论新旧。 用词典过滤掉已有的词语，于是得到新词。 步骤 2 很容易，关键是步骤
基于互信息与左右信息熵的新词发现
weixin_41701299的博客
05-16 2000
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...
基于信息熵的新词发现算法
Pain is inevitable but suffering is optional.
03-13 563
很早的一篇文章，作者提出文本片段的三个指标：频数、凝合程度、自由程度，基于信息熵计算自由程度，基于联合概率计算出凝合程度，分别设定候选词最大长度和三个指标的阈值，发现新词。 原为链接如下，互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘 实现代码可参考苏神，链接：新词发现的信息熵方法与实现 import numpy as np import pandas as pd import re from numpy import log,min f = open('data.txt', 'r') #读取文
基于信息熵的分词及新词发现（一） 信息熵的理解
蕾姆的博客
10-21 1763
“信息熵”是一个非常神奇的概念，它能够反映知道一个事件的结果后平均会给你带来多大的信息量。 如果某个结果的发生概率为 p ，当你知道它确实发生了，你得到的信息量就被定义为 – log(p) 。 p 越小，你得到的信息量就越大。如果一颗骰子的六个面分别是 1 、 1 、 1 、 2 、 2 、 3 ，那么你知道了投掷的结果是 1 时可能并不会那么吃惊，它给你带来的信息量是 – log(1/2) ，...
模式识别之互信息
xiaomifanhxx的博客
10-28 1135
    互信息(Mutual Information),其表示两个变量X,Y之间是否有关系，以及关系的强弱。 公式： 互信息的公式为： I(X,Y)=∫X∫YP(X,Y)logP(X,Y)/P(X)P(Y) 从中我们可以看出，若X与Y独立，则P(X,Y)=P(X)*P(Y),则互信息I(X,Y)为0，即代表X与Y不相关。 解析公式 I(X;Y)=∫X∫YP(X,Y)logP(X,Y)/...
Python-python3实现互信息和左右熵的新词发现
08-10
本项目“Python-python3实现互信息和左右熵的新词发现”正是基于这个目的，通过使用互信息（MI, Mutual Information）和左右信息熵来识别潜在的新词。 互信息是衡量两个随机变量之间相互依赖程度的度量，它可以用于...
基于互信息和邻接熵的新词发现算法
03-23
通过计算候选词语 与其右邻接字的互信息来逐字扩展，得到候选新词；并通过计算邻接熵、删除候选新词的首 尾停用词和过滤旧词语等方法来过滤候选新词，最终得到新词集。解决了因切词错误导致部 分新词无法识别以及...
[头歌]-信息熵与信息增益
weixin_45794390的博客
06-01 2427
[头歌]-信息熵与信息增益
基于产生式规则的动物识别系统（Python）
zzqingyun的博客
03-12 8781
????欢迎来到数据结构的世界 ????博客主页：卿云阁 ????欢迎关注????点赞????收藏⭐️留言???? ????本文由卿云阁原创！ ????本阶段属于练气阶段，希望各位仙友顺利完成突破 ????首发时间：????2021年2月21日???? ✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！ ????作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！ 0️⃣✨✨✨类与对象的基本概念✨✨✨ ⚫ 在面向对象程序设计中，类class是具有相同的数据和操作(函 数)的一组对象抽象集合
基于互信息+信息熵的新词发现
macb007的博客
06-01 3107
from nltk.probability import FreqDist f = open(r"C:\Users\machuanbin\Desktop\santi.txt",encoding='utf-8') text = f.read() stop_word = ['【', '】', ')', '(', '、', '，', '“', '”', '。', '\n', '《', '》', ' ...
互信息和左右熵的新词发现（笔记）
热门推荐
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
机器学习与模式识别——熵与信息增益
liushengjun168的博客
04-14 857
机器学习与模式识别——熵与信息增益 一、熵的概念 熵也叫信息熵，可以表征随机变量分布的混乱程度，分布越混乱，则熵越大，简易的解释就是：在一个随机事件中，某个事件发生的不确定度越大，熵也就越大，事件发生的概率越小，不确定度越大，熵也越大。 二、自信息的计算 熵代表着信息的可度量性，某事件xi所含有的信息量是该事件发生先验概率的函数，可以表示为： I(xi) = -log p(xi) 其主要有两个含义： 1，当事件发生前，代表该事件的不确定性 2，当事件发生后，代表该事件所提供信息量 底数 公式 公式
基于互信息和左右信息熵的短语提取识别
gdp5211314的专栏
10-20 4395
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
论文笔记—— 利用邻接信息熵识别复杂网络中的重要节点
qq_37730871的博客
07-23 3139
利用邻接信息熵识别复杂网络中的重要节点 相关定义 定义一：邻接度AiA_iAi​ 对于无向网络，邻接度AiA_iAi​定义为Ai=∑j∈Γ(i)kjA_i=\sum_{j\in\Gamma(i)}k_jAi​=j∈Γ(i)∑​kj​对于有向网络，邻接度AiA_iAi​定义为Ai=θ∗∑j∈Γ(i)kjin+(1−θ)∗∑j∈Γ(i)kjoutA_i=\theta*\sum_{j\in\Gamma(i)}k_{j_{in}}+(1-\theta)*\sum_{j\in\Gamma(i)}k_{j_{out}}
互信息和左右信息熵 用于 NLP 中的短语识别与提取
yichudu
10-16 5634
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
信息熵及其数学模型
Touch_Dream的博客
03-30 1万+
信息量的度量： 一般情况，我们用概率的倒数的对数函数来表示某一个事件（某一个符号）出现所带来的信息量。 每个符号的自信息量： I(ai) = log(1/p)，单位是bit 为什么选择log模型，这个就不知道了，但是只要有这样的数学模型满足H(x)= -p*log(p)的在两头都取得最小值就可以。 信息熵：每个信息量的数学期望 H(x)= E(log(1/p))，就是其概率对应的
基于互信息和邻接熵的微博新词发现算法：有效性实验
总结来说，这篇论文提出了一个基于互信息和邻接熵的新词发现算法，针对微博语料的特点，优化了新词识别过程，提升了准确性。这对于文本挖掘、情感分析等领域具有重要的实践价值。同时，这项研究也为未来的文本处理...
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