normalized pointwise mutual information Normalized pointwise mutual information(NPMI)是自然语言处理(NLP)分析中经常使用的技术。它用于测量一个词和某个语料(即一组文档)中的另一个词的相关性。NPMI不仅可以用于语料库,还用于计算语料库在不同时间或主题下的词汇相关性。 1. 什么是归一化点间互信息? 归一化点...
“The cat has got your tongue” cannot be • “The cat has got your tongue” cannot be replaced with “The large, furry cat has got your tongue” or “The cats have your tongues” Pointwise Mutual Information • Information-theory approach to find collocations – Measure of how much ...
逐点互信息PMI(Pointwise mutual information) 逐点互信息(PIM):用来衡量两个事物的相关性 定义如下: 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。根据条件概率公式,你还可以写成 这也很好理解,在y出现的情况下x出现的条件...
Normalized pointwise mutual information (npmi) 标准点互信息 点互信息可以被标准化到区间[-1,1]之内,极限值-1表示从未同时出现,0表示独立,1表示完全同时发生。 这儿是联合自信息,公式为 应用 在20世纪90年代计算语言学,PMI 已经被用于寻找词汇之间的搭配和联系。例如,文本语料库中出现和同时出现的词的计数可以...
点对互信息(PMI,Pointwise Mutual Information) 一、PMI(Pointwise Mutual Information) 机器学习相关文献中,可以看到使用PMI衡量两个变量之间的相关性,比如两个词,两个句子。原理公式为: $$ PMI(x;y) = log\frac{p(x,y)}{p(x)p(y)} = log\frac{p(x|y)}{p(x)} = log\frac{p(y|x)}{p(y)...
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: PMI ( x , y ) = log p ( x , y ) p ( x ) p ( y ) = log p ( x ∣ y ) p ( x ) = log p ( y ∣ x ) p ( y ) \text{PMI}(x, y)=\log{\frac{p(...
逐点互信息PMI(Pointwise mutual information) 逐点互信息(PIM):用来衡量两个事物的相关性 定义如下: 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。根据条件概率公式,你还可以写成...
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...
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...
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