信息论概念

熵

熵是信息论的基本概念，又称为自信息，描述一个信息的不确定性。定义式如下：

其中约定，当x = 0 时候，
熵越大，信息的不确定性越大，正确估计的可能性越小。越不确定的随机变量需要越多的信息去确定其值。最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。这个理论广泛应用于自然语言处理中。

联合熵，条件熵

联合熵：条件熵：

根据推到可以得出：

互信息

根据连锁规则可以得出

因此

这个差叫做X,Y的互信息，记为，反应的是知道了Y之后X不确定性的减少量。可以理解为Y透露出了多少X的信息量。互信息体现了两个变量的依赖程度，值越大，依赖程度越高，相反，负值越大，Y对X的越不利。若互户型
公式如下：

各个概念之间的关系图：

互信息在词汇聚类，汉语言分词，词意消歧等方面有着重要的用途。

相对熵

也叫KL散度，KL距离。衡量相同事件空间里，两个不同概率分布的相对差距。

根据公式可以看出，求的是的期望。p=q时候，相对熵等于0。
互信息公式经过转化可以得到：

说明互信息可以衡量联合分布的独立性差距有多大。

交叉熵

衡量估计模型与与真实概率分布之间的差异。模型的交叉熵越小，模型的表现越好。一个随机变量X～p(x),进似模型为q(x),那么X与q的交叉熵为：

由此一段文本L，把汗n个:

p的真实概率可以由大数定理近似得到。

困惑度

在设计语言模型，通常用困惑度来代替交叉熵来衡量语言模型的好坏。

噪声信号模型

找到一个X，p(x)为X的概率模型。使得输出Y时，找到X',使得。在自然语言中不考虑输入编码，即：

在翻译应用中，假设要将中文z翻译成英文e，这里假设e是输入，我们要寻找e'
使得

参考文献

最大熵原理
https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%86%B5%E5%8E%9F%E7%90%86
参考书籍：统计自然语言