最近在看代码的时候,发现论文用到了PPMI,索性这里记录一下两个概念: PMI(点互信息) 用来衡量两个事物之间的相关性 公式如下 如何理解? 在概率论当中,如果说x与y两个变量无关,那么p(x,y)就等于p(x)p(y) 如果说x与y越相关,那么p(x,y)与p(x)p(y)的比值就越大 为了更好理解,这里有一个例子: 分母19是所有的词对共同出现的总次
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...
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...
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...
一、点互信息算法 点互信息算法是为了计算两个词语之间的相关性,公式如下: p(word1 & word2)代表的是两个单词同时出现的概率(两个单词同时出现的次数/总词数的平方) p(word1)是word1出现的概率(word1出现的次数/总次数) p(word2)是word2出现的概率(word1出现的次数/总次数) ...
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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...
点互信息由互信息而来 来自<http://en.wikipedia.org/wiki/Pointwise_mutual_information> Finally, will increase if is fixed but decreases. 这就是一个不好的地方如果联系紧密必然一同出现p(x|y)那么取决于p(x)的值大小越不常见的x值越大假设p(y|x)=1完全相同共现就就取决于变量的出现频度了只出现一次...
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...
(2)点互信息PMI 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),有一种做法:如果一个词和很多词共现,则降低权重;反之,如果一个词与个别词共现,则提高其权重。信息论的【点互信息】Pointwise Mutual Information, PMI就能完成...