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关键词纠错算法在线播放_考试中总是在简单题出错(2024年12月免费观看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

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𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵（Kullback-Leibler Divergence）相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应，熵越大，函数越分散。如果相对熵等于0，说明两个函数完全相同。应用场景相对熵可以用于衡量两个常用词（在语法和语义上）在不同文本中的概率分布，查看它们是否同义。词频率_逆向文档频率（TF-IDF） TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型，应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差（即词在不同语境下意思不同的二义性），需要采用相对熵。语言模型复杂度贾里尼克从条件熵和相对熵出发，提出了语言模型复杂度（perplexity）来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上，句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小，每个位置的词就越确定，模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法，用于最大化纠错编码的后验概率，主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要，包括Turbo码和低密度部分检错编码。布尔代数和搜索引擎搜索引擎可以类比之前的图书索引，每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡，而信息时代我们采用SQL语句进行查询。搜索引擎的原理搜索引擎的原理是下载足够多的网页，建立索引，对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎，我们输入关键词，由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式，通过逻辑运算的结果来进行核对。思考我们平常在使用计算机时，为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西，访问对应的页面，提交一些信息就可以解决一些问题，游戏中的操作等等……我们作为用户，在操作的时候易于上手，觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现，以我现在的程度的理解，觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问，一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤，结合强大的算力缩短时间，最后呈现在我们的面前，即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍，涵盖了信息论的基础知识。总结第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。