เหตุใดข้อมูลร่วมกันแบบ pointwise จึงมีความสำคัญ

สารบัญ:

เหตุใดข้อมูลร่วมกันแบบ pointwise จึงมีความสำคัญ
เหตุใดข้อมูลร่วมกันแบบ pointwise จึงมีความสำคัญ
Anonim

ข้อมูลร่วมกันแบบ pointwise แสดงถึง การวัดเชิงปริมาณว่าเราจะเห็นเหตุการณ์สองเหตุการณ์ร่วมกันมากน้อยเพียงใด โดยพิจารณาจากความน่าจะเป็นของแต่ละคน และสัมพันธ์กับ กรณีที่ทั้งสองเป็นอิสระอย่างสมบูรณ์

ข้อมูลร่วมกันแบบ pointwise ระหว่างคำสองคำวัดอะไร

ในภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ ข้อมูลร่วมกันแบบจุดที่สองเกิดขึ้นพร้อมกันเป็นการวัดความคล้ายคลึงกันทางความหมาย ในการประเมินระดับความเชื่อมโยงระหว่างคำสองคำ จะใช้ข้อมูลร่วมกันแบบจุด (PMI) เพื่อจัดเรียงรายการคำข้างเคียงที่สำคัญของคำเป้าหมายสองคำจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลร่วมกันใน NLP คืออะไร

ข้อมูลร่วมกัน วัดจำนวนข้อมูล - ในแง่ทฤษฎีข้อมูล - คำหนึ่งประกอบด้วยเกี่ยวกับชั้นเรียน หากการแจกแจงคำศัพท์ในคลาสเหมือนกันกับในคอลเลกชั่นโดยรวม.

ข้อมูลร่วมกันแบบ pointwise คำนวณอย่างไร

สูตรทั่วไปสำหรับข้อมูลร่วมกันแบบ pointwise ได้รับด้านล่าง; มันคือลอการิทึมไบนารี ของความน่าจะเป็นร่วมของ X=a และ Y=b หารด้วยผลคูณของความน่าจะเป็นแต่ละตัวที่ X=a และ Y=b.

PMI ในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร

PMI: Pointwise Mutual Information คือการวัดความสัมพันธ์ระหว่างสองเหตุการณ์ x และ y ดังที่คุณเห็นจากนิพจน์ด้านบน เป็นสัดส่วนโดยตรงกับจำนวนคูณเหตุการณ์ทั้งสองเกิดขึ้นพร้อมกันและแปรผกผันกับการนับแต่ละตัวซึ่งอยู่ในตัวส่วน