Կետային փոխադարձ տեղեկատվությունը ներկայացնում է քանակական չափում այն բանի համար, թե որքանով քիչ թե շատ հավանական է, որ մենք տեսնենք երկու իրադարձությունները միասին՝ հաշվի առնելով դրանց անհատական հավանականությունները և հարաբերական այն դեպքը, երբ երկուսն ամբողջովին անկախ են։
Ի՞նչ է չափում երկու բառերի միջև կետային փոխադարձ տեղեկատվությունը:
Հաշվարկային լեզվաբանության մեջ երկրորդ կարգի համընկնումը կետային փոխադարձ տեղեկատվությունը իմաստային նմանության չափանիշ է: Երկու տրված բառերի միջև կապի աստիճանը գնահատելու համար այն օգտագործում է կետային փոխադարձ տեղեկատվություն (PMI) ՝ մեծ կորպուսից երկու թիրախային բառերի կարևոր հարևան բառերի ցուցակները տեսակավորելու համար:
Ի՞նչ է փոխադարձ տեղեկատվությունը NLP-ում:
Փոխադարձ տեղեկատվությունը չափում է, թե որքան տեղեկատվություն - տեղեկատվական-տեսական իմաստով - տերմինը պարունակում է դասի մասին: Եթե տերմինի բաշխումը դասում նույնն է, ինչ հավաքածուում, որպես ամբողջություն, ապա..
Ինչպե՞ս է հաշվարկվում կետային փոխադարձ տեղեկատվությունը:
Կետային փոխադարձ տեղեկատվության ընդհանուր բանաձևը տրված է ստորև. դա X=a և Y=b-ի համատեղ հավանականության երկուական լոգարիթմն է, որը բաժանված է առանձին հավանականությունների արտադրյալի վրա, որ X=a և Y=b:
Ի՞նչ է PMI-ն մեքենայական ուսուցման մեջ:
PMI. Կետային փոխադարձ տեղեկատվություն, x և y երկու իրադարձությունների հարաբերակցության չափումն է: Ինչպես տեսնում եք վերևից, արտահայտությունն ուղիղ համեմատական է թվինանգամ, երբ երկու իրադարձություններն էլ տեղի են ունենում միասին և հակադարձ համեմատական են հայտարարի մեջ գտնվող առանձին թվերին:
