The pointwise mutual information represents a quantified measure para sa kung gaano pa- o mas maliit ang posibilidad na makita natin ang dalawang kaganapan na magkasabay, dahil sa kanilang mga indibidwal na probabilidad, at nauugnay sa ang kaso kung saan ang dalawa ay ganap na independyente.
Ano ang sinusukat ng pointwise mutual information sa pagitan ng dalawang salita?
Sa computational linguistics, ang second-order co-occurrence pointwise mutual information ay isang semantic similarity measure. Upang masuri ang antas ng pagkakaugnay sa pagitan ng dalawang ibinigay na salita, gumagamit ito ng pointwise mutual information (PMI) upang pagbukud-bukurin ang mga listahan ng mahahalagang kapitbahay na salita ng dalawang target na salita mula sa isang malaking corpus.
Ano ang mutual information sa NLP?
Mutual information sumukat kung gaano karaming impormasyon - sa information-theoretic sense - ang isang termino ay naglalaman ng tungkol sa klase. Kung ang pamamahagi ng isang termino ay pareho sa klase at sa kabuuan ng koleksyon, kung gayon..
Paano kinakalkula ang pointwise mutual information?
Ang pangkalahatang formula para sa pointwise mutual na impormasyon ay ibinigay sa ibaba; ito ay ang binary logarithm ng magkasanib na posibilidad ng X=a at Y=b, na hinati sa produkto ng mga indibidwal na probabilidad na X=a at Y=b.
Ano ang PMI sa machine learning?
Ang
PMI: Pointwise Mutual Information, ay isang sukatan ng ugnayan sa pagitan ng dalawang kaganapang x at y. Tulad ng nakikita mo mula sa itaas na expression, ay direktang proporsyonal sa bilang ngmga oras na ang parehong mga kaganapan ay nangyayari nang magkasama at inversely proportional sa mga indibidwal na bilang na nasa denominator.
