点互信息公式点互信息PMI(Pointwise Mutual Information)这个指标用来衡量两个事件之间的相关性,公式如下:p(f)和p(e)分别代表事件f和事件e发生的概率,p(f,e)代表时间f和事件e同时发生的概率。如果f和e不相关则p(f,e)=p(f).p(e)。二者相关性越大,则p(f,e)与p(f).p(e)的比值就越大。 当PMI>0...
点互信息(Pointwise Mutual Information, PMI)是一种衡量两个事物之间相关性的方法。在信息论中,互信息被用来量化两个变量之间的相互依赖性。具体到文本处理领域,点互信息可以用来衡量一个形容词(如“流畅”)和一个预定义的产品特征(如“性能”)之间的相关性。 点互信息的数学公式可以表示为: 其中,P(x,y) 是...
PMI < 0;两个词语是不相关的,互斥的。 二、情感倾向点互信息算法(SO-PMI) 选用一组褒义词(Pwords)跟一组贬义词(Nwords)作为基准词。若把一个词语word1跟Pwords的点间互信息减去word1跟Nwords的点间互信息会得到一个差值,就可以根据该差值判断词语word1的情感倾向。 SO(phrase)>0 正面倾向,是褒义词 SO(p...
互信息(Mutual Information) 点互信息PMI其实就是从信息论里面的互信息这个概念里面衍生出来的。 互信息即: 其衡量的是两个随机变量之间的相关性,即一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量。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...
互信息（Mutual Information）点互信息PMI其实就是从信息论里面的互信息这个概念里面衍生出来的。互信息即：其衡量的是两个随机变量之间的相关性，即一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量。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...
【词的分布式表示】点互信息PMI和基于SVD的潜在语义分析 学习心得 (1)为了解决高频词误导计算机结果的问题(如“我”、“。”与其他词的共现频次很高,以至于有些木有关系的词语之间也会产生联系,即相似度)——用PMI (2)为了解决共现频次无法反应词之间高阶关系的问题(如a和b共现,b和c共现,c和d共现,通过共...
1,点互信息PMI(Pointwise Mutual Information) PMI(Pointwise Mutual Information)这个指标来衡量两个事物之间的相关性(比如两个词)。 其原理很简单,公式如下: 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)。二者相关性越大,则p(x,y)就相比于p(x)p(y)越大。用后面的式子可能更好理解,在...
点互信息PMI 点互信息PMI(Pointwise Mutual Information)这个指标用来衡量两个事件之间的相关性,公式如下: p(f)和p(e)分别代表事件f和事件e发生的概率,p(f,e)代表时间f和事件e同时发生的概率。 如果f和e不相关则p(f,e)=p(f).p(e)。二者相关性越大,则p(f,e)与p(f).p(e)的比值就越大。
1,点互信息PMI(Pointwise Mutual Information) PMI(Pointwise Mutual Information)这个指标来衡量两个事物之间的相关性(比如两个词)。 其原理很简单,公式如下: 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)。二者相关性越大,则p(x,y)就相比于p(x)p(y)越大。用后面的式子可能更好理解,在...
点互信息PMI(Pointwise Mutual Information)这个指标来衡量两个事物之间的相关性(比如两个词)。 在概率论中,我们知道,如果x跟y相互独立,则p(x,y)=p(x)p(y)。 二者相关性越大,则p(x,y)就相比于p(x)p(y)越大。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...