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热力学统计物理中有熵增加原理，在信息论中也有对应的关于信息熵的著名定理――最大信息熵原理。
在很多情况下，对一些随机事件，我们并不了解其概率分布，所掌握的只是与随机事件有关的一个或几个随机变量的平均值。例如，我们只知道一个班的学生考试成绩有三个分数档：80分、90分、100分，且已知平均成绩为90分。显然在这种情况下，三种分数档的概率分布并不是唯一的。因为在下列已知条件限制下
（平均成绩）
（概率归一化条件）
有无限多组解，该选哪一组解呢？即如何从这些相容的分布中挑选出“最佳的”、“最合理”的分布来呢...
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1、使用最大熵模型2、使用之前的tag来帮助分类3、使用句子层次的模式
Maximum entropy models for FrameNet classification
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Source
Theoretical Issues In Natural Language Processing archiveProceedings of the 2003 conference on Empirical methods in natural language processing – Volume 10 table of contents
Pages: 49 – 56
Year of Publication: 2003
Authors
Michael Fleischman
USC Information Sciences Institute, Marina del Rey, CA
Namhee Kwon
USC Information Sciences Institu...
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