最大熵理论及其应用
最大熵原理及其应用
论文名称：最大熵原理及其应用班级：13级通信工程班专业：通信工程学号：学生姓名：指导老师：时间：2015年11月8日摘要熵是源于物理学的基本概念，后来Shannon在信息论中引入了信息熵的概念，它在统计物理中的成功使人们对熵的理论和应用有了广泛和高度的重视。
最大熵原理是一种在实际问题中已得到广泛应用的信息论方法。
本文从信息熵的概念出发，对最大熵原理做了简要介绍，并论述了最大熵原理的合理性，最后提及它在一些领域的应用，通过在具体例子当中应用最大熵原理，展示该原理的适用场合，以期对最大熵原理及其应用有更深刻的理解。
关键词：熵；信息熵；最大熵原理；不适定性问题引言科学技术的发展使人类跨入了高度发展的信息化时代。
在政治、军事、经济等各个领域，信息的重要性不言而喻，有关信息理论的研究正越来越受到重视，信息论方法也逐渐被广泛应用于各个领域。
信息论一般指的是香农信息论，主要研究在信息可以度量的前提下如何有效地、可靠地、安全地传递信息，涉及消息的信息量、消息的传输以及编码问题。
1948年C.E.Shannon 为解决通信工程中不确定信息的编码和传输问题创立信息论，提出信息的统计定义和信息熵、互信息概念，解决了信息的不确定性度量问题，并在此基础上对信息论的一系列理论和方法进行了严格的推导和证明，使以信息论为基础的通信工程获得了巨大的发展。
信息论从它诞生的那时起就吸引了众多领域学者的注意，他们竞相应用信息论的概念和方法去理解和解决本领域中的问题。
近年来，以不确定性信息为研究对象的信息论理论和方法在众多领域得到了广泛应用，并取得了许多重要的研究成果。
迄今为止，较为成熟的研究成果有:A.N.Kolmogorov在1956年提出的关于信息量度定义的三种方法——概率法，组合法，计算法；A.N.Kolmogorov在1968年阐明并为J.Chaitin在1987年系统发展了的关于算法信息的理论。
这些成果大大丰富了信息理论的概念、方法和应用范围。
最大熵原理的应用
最大熵原理的应用1. 简介最大熵原理是一种由信息论推导而来的概率模型学习方法，适用于在给定一些约束条件下求解随机变量的概率分布。
这一原理在统计学、自然语言处理、机器学习等领域都有广泛的应用。
2. 最大熵模型的定义最大熵模型的定义如下：•给定一些约束条件，例如观测到的样本均值等；•在满足这些约束条件的前提下，寻找概率分布的最优解；•最优解是指使得概率分布的熵最大的解。
3. 最大熵的应用最大熵原理在许多领域中都有重要的应用。
以下是几个常见的应用场景：3.1 自然语言处理（NLP）在自然语言处理中，最大熵模型可以用于解决以下问题：•分类问题：如文本分类、情感分析等；•语言模型：根据给定的单词序列，预测下一个可能的单词；•命名实体识别：从文本中识别出人名、地名、组织机构等具有特殊意义的实体。
3.2 图像处理在图像处理领域，最大熵原理可以应用于图像分类、目标检测等问题。
通过最大熵模型，可以学习到图像中不同区域的特征分布，并进一步对图像进行分析。
3.3 推荐系统最大熵模型在推荐系统中也有着广泛的应用。
通过学习用户的历史行为数据，可以建立用户的概率模型，并用最大熵原理进行推荐。
通过这种方式，可以提高推荐系统的准确度和个性化程度。
4. 最大熵模型的优点最大熵模型相比于其他概率模型具有以下优点：•不依赖于特定的分布假设；•可以自动调整概率分布的复杂度；•在约束条件充分的情况下，最大熵模型可以得到唯一的解。
5. 最大熵模型的局限性尽管最大熵模型具有很多优点，但也存在一些局限性：•计算复杂度较高，特别是在约束条件较多的情况下；•对于特征选择比较敏感，选择不合适的特征可能导致结果不准确；•当约束条件不充分时，最大熵模型可能得到多个解，难以确定最优解。
6. 总结最大熵原理是一种重要的概率模型学习方法，广泛应用于统计学、自然语言处理、机器学习等领域。
通过最大熵模型，可以根据一些约束条件求解概率分布的最优解。
最大熵模型在自然语言处理、图像处理和推荐系统等领域有着重要的应用。
关于最大熵原理的应用实例
关于最大熵原理的应用实例介绍最大熵原理是一种用于解释和预测概率分布的方法，它能够在给定一些已知条件的情况下，选择一个概率分布使其熵最大。
最大熵原理被广泛应用于自然语言处理、模式识别、机器学习等领域，本文将通过几个实例来说明最大熵原理的应用。
实例1：自然语言处理中的词性标注在自然语言处理中，词性标注是指给定一个句子中的每个词语添加其语法类别的任务。
最大熵模型被广泛应用于词性标注中，可以通过训练一些特征函数来预测每个词语的词性。
以下是一些特征函数的示例：•当前词语是名词的概率•当前词语是动词的概率•当前词语是形容词的概率•当前词语是副词的概率•当前词语是代词的概率通过最大熵模型，我们可以根据已有的语料库，学习到每个特征函数对应的权重，从而预测一个未知句子中每个词语的词性。
实例2：信息检索中的排序在信息检索中，排序是指根据某种评分函数对查询结果进行排序的任务。
最大熵模型在信息检索中得到了广泛应用，它可以通过训练一些特征函数来学习最优的排序策略。
以下是一些特征函数的示例：•查询词与文档标题的相关性•查询词与文档内容的相关性•文档的重要性•文档的时效性•文档的长度通过最大熵模型，我们可以根据已经标注好的文档，学习到每个特征函数对应的权重，从而根据查询与文档的相关性进行排序。
实例3：图像处理中的图像分割在图像处理中，图像分割是指将一个图像划分成若干个不相交的区域的任务。
最大熵模型可以用来对图像进行分割，通过定义一些特征函数和约束条件，从而学习到最优的分割结果。
以下是一些特征函数的示例：•区域的灰度均值•区域的纹理特征•区域的颜色分布•区域的边界长度•区域的形状通过最大熵模型，我们可以根据已经标注好的训练样本，学习到每个特征函数对应的权重，从而对未知图像进行分割。
结论最大熵原理是一个强大的工具，广泛应用于自然语言处理、信息检索、图像处理等领域。
通过学习特征函数的权重，最大熵模型能够在给定一些已知条件的情况下，选择一个概率分布使其熵最大。
关于最大熵原理的应用
关于最大熵原理的应用1. 什么是最大熵原理最大熵原理是指在给定一组约束条件的情况下，在不缺乏先验知识的情况下，选择满足所有已知条件中熵最大的模型。
最大熵原理是信息论中的重要原理，它在统计学、自然语言处理、机器学习等领域都得到了广泛的应用。
2. 最大熵原理的应用领域最大熵原理在许多实际问题中都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：•自然语言处理：最大熵模型被广泛应用于自然语言处理任务，如词性标注、命名实体识别等。
通过最大熵模型，可以在给定一组约束条件的情况下进行概率推断，从而提高自然语言处理任务的性能。
•机器学习：最大熵原理在机器学习中也有重要的应用。
最大熵模型可以用于分类、回归、聚类等机器学习任务中。
通过最大熵模型，可以获得更为准确的预测结果。
•图像处理：最大熵原理可以用于图像处理任务，如图像分类、目标检测等。
通过最大熵模型，可以从图像中提取出更有价值的信息。
•模式识别：最大熵原理在模式识别领域也有很多应用。
最大熵模型可以用于人脸识别、手写字符识别等任务中。
通过最大熵模型，可以提高模式识别任务的准确率。
•金融风险评估：最大熵原理可以应用于金融领域中的风险评估问题。
通过最大熵模型，可以对金融市场进行风险预测，从而指导投资决策。
3. 最大熵原理的优点最大熵原理具有以下几个优点：•不需假设任何先验知识：最大熵原理不需要对模型的分布做任何假设，充分利用了已知的约束条件，从而提供了一种更为灵活的建模方式。
•适应不同领域的问题：最大熵原理可以应用于不同领域的问题，适应性较强。
只需要根据具体问题制定相应的约束条件即可。
•概率解释性强：最大熵原理给出了模型的概率解释，可以更好地理解模型的预测结果。
•模型稳定性好：最大熵原理可以得到一个全局最优解，具有较好的稳定性。
4. 最大熵原理的应用案例4.1 自然语言处理最大熵模型在自然语言处理领域有着广泛的应用。
例如，在命名实体识别任务中，最大熵模型可以根据已知的约束条件，如词性、上下文等，预测给定文本中的命名实体。
最大熵原理在生活中的应用
最大熵原理在生活中的应用1. 介绍最大熵原理是一种用于解决概率推断问题的原理，它在生活中有许多实际应用。
最大熵原理的核心思想是在给定一些已知信息的情况下，选择使得熵最大的概率分布作为推断结果。
2. 信息熵与最大熵原理信息熵是度量信息量的概念，它刻画了一个随机事件发生的不确定性。
最大熵原理认为，在没有其他先验信息的情况下，应选择满足当前已知信息的分布的熵最大的模型。
最大熵原理的核心在于避免对未知信息作出不必要的假设。
在生活中，我们经常会面临不同的决策问题。
最大熵原理可以帮助我们根据已知信息做出最合理的决策。
3. 最大熵原理在文本分类中的应用文本分类是一个重要的自然语言处理任务，可以在垃圾邮件过滤、情感分析等领域发挥重要作用。
最大熵原理可以用于解决文本分类问题。
以垃圾邮件过滤为例，最大熵原理可以根据已知的垃圾邮件和非垃圾邮件样本，学习一个概率分布模型。
这个模型可以根据一封邮件的特征（如包含的关键词、邮件的发送者等）来计算该邮件是垃圾邮件的概率。
通过选择熵最大的概率分布，可以提高垃圾邮件过滤的准确性。
4. 最大熵原理在图像处理中的应用最大熵原理也可以应用于图像处理领域。
图像处理中的一个重要任务是图像分割，即将一张图像划分成不同的区域。
最大熵原理可以用于解决图像分割问题。
通过选择使熵最大的分割结果，可以保持图像中的信息量最大化。
这在医学图像分析、人脸识别等领域非常有用。
最大熵原理不仅可以提供准确的分割结果，还可以降低人工干预的成本。
5. 最大熵原理在推荐系统中的应用推荐系统常常面临用户的个性化需求。
最大熵原理可以用于解决推荐系统中的个性化推荐问题。
最大熵原理可以根据用户的历史行为和其他已知信息，构建一个用户兴趣模型。
这个模型可以估计用户对某个项目的喜好程度。
通过选择熵最大的推荐结果，可以提高推荐系统的个性化程度。
6. 总结最大熵原理是一种重要的概率推断原理，在生活中有许多实际应用。
无论是文本分类、图像处理还是推荐系统，最大熵原理都可以帮助我们根据已知信息作出最合理的决策。
机器学习中的最大熵原理及应用
机器学习中的最大熵原理及应用随着人工智能、大数据时代的到来，机器学习作为一种重要的人工智能技术，受到了越来越多的关注和研究。
机器学习中有一种常用的模型叫做最大熵模型，其理论基础是最大熵原理。
本文将介绍最大熵原理的概念和应用在机器学习中的方法和优点。
一、最大熵原理概述最大熵原理源自于热力学中的熵概念，熵在热力学中表示一种宏观上的无序状态。
而在信息论中，熵被定义为信息的不确定性或者混乱度。
最大熵原理认为，在没有任何先验知识的情况下，我们应该将分布的不确定性最大化。
也就是说，在满足已知条件下，选择最均匀的分布，最大程度上表示了对未知情况的不确定性，也就是最大的熵。
二、最大熵模型基本形式最大熵模型通常用于分类问题，基本形式为：$$f(x)=\arg \max_{y} P(y / x) \text{ s.t. } \sum_{y} P(y / x)=1$$其中，$x$表示输入的特征，$y$表示输出的类别，$P(y|x)$表示输出类别为$y$在输入特征为$x$的条件下的概率。
通过最大熵原理，我们要求在满足已知条件下，使输出类别分布的熵最大。
三、最大熵模型参数估计最大熵模型参数估计的方法采用最大似然估计。
在训练集中，我们存在$n$个输入特征向量和对应的输出类别标签，即：$(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)$。
对于给定的每个$x_i$，我们可以得到相应的条件概率$P(y_i|x_i)$，用于计算最大熵模型的参数。
最终的目标是最大化训练集的对数似然函数：$$L(\boldsymbol{\theta})=\sum_{i=1}^{n} \log P(y_i |x_i)=\sum_{i=1}^{n} \log \frac{\exp \left(\boldsymbol{\theta}^{T}\cdot \boldsymbol{f}(x_i, y_i)\right)}{Z(x_i, \boldsymbol{\theta})} $$其中，$\boldsymbol{\theta}$表示最大熵模型的参数向量，$\boldsymbol{f}(x_i,y_i)$表示输入特征$x_i$和输出类别$y_i$的联合特征，$Z(x_i,\boldsymbol{\theta})$表示规范化常数，也就是对数值进行标准化。
最大熵原理及其应用
熵与激光刘波 200340751一、熵熵是热力学和统计物理学中的核心概念，也是物理学的基本概念之一。
熵定律（热力学第二定律）是19世纪自然科学发展所取得的伟大成果之一。
1864年，克劳修斯在《热的唯动说》一书中，首先引入了熵这个概念，用它来量度热量转化为功的本领。
我们称之为热力学熵，并用符号S 表示。
（一）熵的含义具体说来，熵具有以下的含义： 首先，熵的本义是系统的态函数，是系统演化的重要判据。
熵的物理表达式如下：⎰=T dQ S 或TdQ dS = 其中S 表示熵，Q 表示热量，T 表示温度。
即一个系统的熵等于该系统在一定过程中所吸收（或耗散）的热量除以它的绝对温度。
利用熵这个物理量，热力学第二定律可表述为熵增加原理：系统经绝热过程由初态变到终态，它的熵不减少，熵在可逆绝热过程中不变，在不可逆绝热过程中增加。
只要有热量从高温物体流向低温物体，系统的熵就增加，而这个过程是自发实现的。
只有当热量从地温物体流向高温物体，系统的熵才可能减少，而这个过程是不会自发实现的。
另外，系统达到平衡后，就没有热量传递，熵不变，过程可逆，但是实际上很难有绝对的配合。
也就是说，只要熵增加就表明系统中存在着自发的不可逆过程。
反过来说过程能不能发生？如果发生的话是否可逆？可以从熵的变化来加以判断。
正如普利高津指出的：“这样一来，熵变成了一个进化的指示器，或者象爱丁顿恰当的说的‘时间之矢’。
”其次，熵的宏观意义表征系统能量分布的均匀程度。
即：能量分布越不均匀，熵越小；能量分布越均匀，熵越大；能量分布不均匀趋向均匀，熵增加。
确实，热传导、扩散，以及各种宏观流动都是从不均匀趋向均匀的，所以熵都是增加的。
我们知道能量分布越不均匀，潜在的做功的本领越大；能量分布越均匀，潜在的做功的本领越小。
如果我们把前一种能量叫做可利用性高的能量，那么熵也就成了能量可利用性大小的一种量度。
熵增加意味着能量可利用性的降低，或者说不可利用能量的增加。
最大熵原理及其应用
最大熵原理及其应用作者：李建东王永茂胡林敏来源：《硅谷》2009年第04期[摘要]从熵的概念出发，简要介绍熵这一重要概念的发生、发展历史，论述熵极大原理，对离散、连续及无约束、约束不同条件最大熵原理的应用给出理论基础。
通过在具体例子当中应用最大熵原理，展示原理的适用场合及使用方法。
[关键词]熵最大熵原理优化 Lagrange乘数法泛函极值中图分类号：O4-0文献标识码：A文章编号：1671－7597（2009）0220042－02熵这一概念已经产生一个多世纪了，1865年Clausius引入并用以定量的阐明热力学第二定律[1]，1877年玻尔兹曼关系式赋予熵的统计意义。
1929年西拉德发现了熵与信息的关系，1948年，C.E.Shannon提出了信息熵的概念[2]。
1958年,Kolmogorov 发展了熵的概念，将其引入到非线性动力学当中[3]。
熵的概念在物理、化学、生物、信息科学等自然科学以及工程技术的许多领域都有着广泛的应用。
但熵的概念比较抽象，利用它来解决问题时应遵循一定的方式方法。
一、熵及最大熵原理（一）熵的概念到了上世纪50年代末，为解决遍历理论(ergodic theory)经典问题出现了Kolmogorov熵。
上世纪60年代中期，为研究拓扑动力系统(topological dynamical system)又产生了拓扑熵(topological entropy)等概念，都是关于不确定性的数学度量。
（二）最大熵原理热力学中当中熵是一个重要的概念。
对于孤立系统，熵只增不减，熵的极大值可以确立系统的稳态。
与此相应，信息理论中也有类似的结论。
E.T.Jaynes提出：“在根据部分信息进行推理时，我们应使用的概率分布，必须是在服从所有已知观测数据的前提下使熵函数取得最大值的那个概率分布。
这是我们能够做出的仅有的无偏分配。
使用其它任何分布，则相当于对我们未知的信息做了任意性的假设[4]。
”换言之，要使得系统更稳定，应该选择使得系统熵值最大的分布。
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廖先桃 IR_Lab 2005.9.27
信息检索实验室
提纲
最大熵理论 基于最大熵的统计建模 最大熵工具包的使用 最大熵模型与其他模型的比较
信息检索实验室
最大熵理论（1）
让人困惑的概念
熵 信息熵 最大熵理论 最大熵模型 交叉熵 相对熵
信息检索实验室
最大熵理论（2）
熵
物理学概念 宏观上：热力学定律——体系的熵变等于可逆过程 吸收或耗散的热量除以它的绝对温度（克劳修斯， 1865） 微观上：熵是大量微观粒子的位置和速度的分布概 率的函数，是描述系统中大量微观粒子的无序性的 宏观参数（波尔兹曼，1872） 结论：熵是描述事物无序性的参数，熵越大则无序 性越强
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（6）
命令行形式运行
训练命令： maxent –m modelName –i 30 -v train.txt 其中，-v将显示训练信息 例子2
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（7）
命令行形式运行
常用的选项(可用maxent –h列出)
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（8）
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（7）
数学推导过程
特征f是指x与y之间存在的某种特定关系，用二 值函数函数表示：
特征的经验概率是所有满足特征要求的的经验 概率之和，即： ~( f ) = ~ ( x, y ) f ( x, y ) （1） p p
∑
x, y
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最大熵理论（9）
最大熵原则下点的分布
增加约束条件
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最大熵理论（10）
最大熵原则下点的分布
信息检索实验室
最大熵理论（11）
最大熵原则下点的分布
信息检索实验室
提纲
最大熵理论 基于最大熵的统计建模 最大熵工具包的使用 最大熵模型与其他模型的比较
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（1）
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（10）
使用接口函数
训练：train(size_t iter=15, const std::string &method="lbfgs", double sigma=0.0, double tol=1E-05) 保存模型：save(const string &model, bool binary=false) 例子3
基于最大熵的统计建模（9）
数学推导过程
特征的经验概率与期望概率应该一致，即： （3） p( f ) = ~( f ) p 即：
p p ∑ ~( x) p( y | x) f ( x, y) = ∑ ~( x, y) f ( x, y) （4）
x, y x, y
上面的式子即称为约束等式
信息检索实验室
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（11）
使用接口函数
测试：
加载模型：load (const string &model) 加入特征，方法同训练 模型估计：eval_all（(const vector< string > &context, std::vector< pair< outcome_type, double > > &outcomes, bool sort_result=true） 例子4
信息检索实验室
最大熵理论（4）
信息熵
和熵的联系——熵是描述客观事物无序性的参 数。香农认为信息是人们对事物了解的不确定 性的消除或减少 ，他把不确定的程度称为信息 熵（香农，1948 ） 随机事件的信息熵：设随机变量ξ，它有A1， A2，A3，A4，……，An共n种可能的结局，每 个结局出现的概率分别为p1，p2，p3， p4，……，pn，则其不确定程度，即信息熵为
信息检索实验室
最大熵理论（3）
熵在自然界的变化规律——熵增原理
一个孤立系统的熵，自发性地趋于极大，随着熵的增 加，有序状态逐步变为混沌状态，不可能自发地产生 新的有序结构。 当熵处于最小值, 即能量集中程度最高、有效能量处 于最大值时, 那么整个系统也处于最有序的状态,相反 为最无序状态。 熵增原理预示着自然界越变越无序
基于最大熵的统计建模（10）
数学推导过程
设存在k个特征fi(i=1,2,…,k)，多个约束等式构 成的集合叫约束集，可表示为： （5） 最大熵模型，是满足约束集条件的所有模型中 熵最大的模型，即： p*=argmaxH(p) （6） 其中p为满足约束集C条件的某一统计模型。
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（11）
命令行方式
测试
将输出对每个事件的预测结果
将输出详细的概率信息
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（9）
使用函数接口
运行环境：VC7.0 加入头文件：#include <maxentmodel.hpp> 类名：MaxentModel 训练过程：
加入特征事件： begin_add_event(); add_event(const vector< string > &context, const outcome_type &outcome, size_t count=1) end_add_event()
信息检索实验室
最大熵模型与其他模型的比较（6）
基于最大熵的NE识别（BIO标注集）
NE类型 人名(Ni) 地名(Ns) 机构名(Ni) 专有名词(Nz) 时间 日期 数量短语 总的结果
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（1）
Maximum Entropy Modeling Toolkit for Python and C++ ，Zhang Le，2004.12.29 两种运行方式：
命令行形式 使用函数接口
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（2）
命令行方式运行
训练过程
输入从训练语料中提取的特征文件 输出训练模型
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（3）
建模理论
结论：最大熵统计建模是以最大熵理论为基础 的一种选择模型的方法，即从符合条件的分布 中选择熵最大的分布作为最优的分布 满足约束条件 的所有分布 用公式表示：
选择熵最大 的分布
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（4）
建模理论
最大熵统计模型需要解决的问题：
Input: 特征函数 特征分布 Output: 最优参数值 最优模型
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（14）
特征选择
在所有的特征中，选择最有代表性的特征，构 造约束集合
参数估计
应用IIS算法，计算出每个特征对应的参数值
信息检索实验室
提纲
最大熵理论 基于最大熵理论的统计建模 最大熵工具包的使用 最大熵模型与其他模型的比较
信息检索实验室
最大熵理论（7）
最大熵理论
熵增原理 在无外力作用下，事物总是朝着最混乱的方向 发展 事物是约束和自由的统一体 事物总是在约束下争取最大的自由权，这其实 也是自然界的根本原则 在已知条件下，熵最大的事物，最可能接近它 的真实状态
信息检索实验室
最大熵理论（8）
最大熵原则下点的分布
对一随机过程，如果没有任何观测量，即没有 任何约束，则解为均匀分布
建模理论 数学描述 数学推导过程
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（2）
建模理论
以最大熵理论为基础的统计建模 为什么可以基于最大熵建模呢？ Jaynes证明：对随机事件的所有相容的预测 （相容预测是指符合已知的某些参数与随机事 件相关条件的某种对随机事件分布的预测 ） 中，熵最大的预测出现的概率占绝对优势 Tribus证明，正态分布、伽玛分布、指数分布 等，都是最大熵原理的特殊情况
y
（8）
称为归一化因子。
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（12）
最大熵模型的求解（参数估计方法）
GIS算法(Generalized Iterative scaling)
Darroch and Ratcliff,1972
IIS算法(Improved Iterative Scaling)
Della Pietra 1995
与HMM实验结果对比
训练：北大富士通语料24,994句 测试：北大富士通语料10,000句
NE类型 准确率(%) 召回率(%) F值(%) 人名(Ni) 93.30 93.33 93.32 地名(Ns) 72.31 89.72 80.08 机构名(Ni) 76.47 25.92 38.71 专有名词(Nz) 59.27 81.24 68.53 79.00 77.28 78.13 总的结果
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（6）
数学推导过程
模型输入：从人工标注的训练数据中抽取的训 练样本集T={(x1, y1)，(x2, y2)， ……，(xn, yn)}，(xi, yi)表示在语料库中出现yi时其上下文 信息为xi。 用概率分布的极大似然对训练语料表示如下， 其中 Count ( x, y )是(x, y)在语料中出现的次数，N 为总词数。 ~ ( x, y ) = 1 × Count ( x, y ) p N
信息检索实验室
最大熵模型与其他模型的比较（5）
与HMM+rule实验结果对比 NE类型 准确率(%) 召回率(%) F值(%) 人名(Ni) 93.86 86.86 93.19 地名(Ns) 86.69 85.83 86.25 机构名(Ni) 77.20 65.90 71.10 专有名词(Nz) 77.14 80.32 78.70 86.93 83.69 85.28 总的结果
特征空间的确定——问题域 特征选择——寻找约束条件 建立统计模型——基于最大熵理论建立熵最大的模 型