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最大熵原理的发展状况

发布时间:2019-07-07 19:27 来源:未知 编辑:admin

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  前段时间,Google 中国研究院的刘骏总监谈到在网络搜索排名中,用到的信息有上百种。更普遍地讲,在自然语言处理中,我们常常知道各种各样的但是又不完全确定的信息,我们需要用一个统一的模型将这些信息综合起来。如何综合得好,是一门很大的学问。

  让我们看一个拼音转汉字的简单的例子。假如输入的拼音是wang-xiao-bo,利用语言模型,根据有限的上下文(比如前两个词),我们能给出两个最常见的名字“王小波”和“王晓波”。至于要唯一确定是哪个名字就难了,即使利用较长的上下文也做不到。当然,我们知道如果通篇文章是介绍文学的,作家王小波的可能性就较大;而在讨论两岸关系时,台湾学者王晓波的可能性会较大。在上面的例子中,我们只需要综合两类不同的信息,即主题信息和上下文信息。虽然有不少凑合的办法,比如:分成成千上万种的不同的主题单独处理,或者对每种信息的作用加权平均等等,但都不能准确而圆满地解决问题,这样好比以前我们谈到的行星运动模型中的小圆套大圆打补丁的方法。在很多应用中,我们需要综合几十甚至上百种不同的信息,这种小圆套大圆的方法显然行不通。

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