Točkovne medsebojne informacije predstavljajo kvantificirano merilo za to, koliko bolj ali manj verjetno je, da se bosta oba dogodka pojavila, glede na njune posamezne verjetnosti in glede na v primeru, ko sta oba popolnoma neodvisna.
Kaj meri točkovna medsebojna informacija med dvema besedama?
V računalniški lingvistiki je točkovno medsebojno pojavljanje vzajemnih informacij drugega reda merilo semantične podobnosti. Za oceno stopnje povezanosti med dvema danima besedama uporablja točkovno medsebojno informacijo (PMI), da razvrsti sezname pomembnih sosednjih besed dveh ciljnih besed iz velikega korpusa.
Kaj so medsebojne informacije v NLP?
Medsebojne informacije meri, koliko informacij - v informacijsko-teoretičnem smislu - vsebuje izraz o razredu. Če je porazdelitev izraza v razredu enaka kot v zbirki kot celoti, potem..
Kako se izračunajo točkovni medsebojni podatki?
Splošna formula za točkovne medsebojne informacije je podana spodaj; to je binarni logaritem skupne verjetnosti za X=a in Y=b, deljeno z zmnožkom posameznih verjetnosti, da je X=a in Y=b.
Kaj je PMI v strojnem učenju?
PMI: točkovne medsebojne informacije je merilo korelacije med dvema dogodkoma x in y. Kot lahko vidite iz zgornjega izraza, je neposredno sorazmeren s številomkrat, ko se oba dogodka zgodita skupaj in obratno sorazmerna s posameznimi štetji, ki so v imenovalcu.
