网络点间互信息;逐点互信息 网络释义
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...
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(...
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? 归一化点间互信息(NPMI)衡量的是两个词语之间...
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: $$ PMI(x;y) = log\frac{p(x,y)}{p(x)p(y)} = log\frac{p(x|y)}{p(x)} = log\frac{p(y|x)}{p(y)} $$ ...
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y出现的情况下x出现的条件概率p(x|y)除以x本...
PMI(Pointwise Mutual Information) 技术标签:机器学习与数据分析PMI点互信息点间互信息互信息 公式 几句废话 先来一两句废话,要想解释好点互信息必须学会科学上网,当然如果没有条件本篇博客会具体介绍。上网百度得到的搜索结果如下图1-1所示,事实证明百度不够自信,这么重要的概念百度学术里面没有?淦!居然都是来自...
Pointwise Mutual Information Outline • Definitions and Basics – Collocations + PMI • Examples • Problems • PMI tasks • PMI tasks • PMI betwee..
注意mutual information & pointwise mutual information,ForrandomvariableXandY,tomeasurethemutualdependence,moregeneralthanthecorrelation. MIistheexpectedvalueofthePMI