Maximum Entropy Model

定义 Definition

最大熵模型：一种统计/机器学习建模方法，在满足已知约束（如特征的期望值）条件下，选择熵最大的概率分布，从而尽量“不做额外假设”。常用于自然语言处理中的分类、序列标注等任务（如最大熵分类器）。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌmæksɪməm ˈɛntrəpi ˈmɑːdəl/

例句 Examples

A maximum entropy model can be used for text classification.
最大熵模型可以用于文本分类。

By combining linguistic features with a maximum entropy model, the system estimates the most likely label distribution while staying consistent with the observed constraints.
通过将语言学特征与最大熵模型结合，该系统在符合已观测约束的前提下估计最可能的标签分布。

词源 Etymology

“Maximum entropy（最大熵）”来自信息论与统计物理中的“熵（entropy）”概念；“最大熵原理”常与物理学家 E. T. Jaynes 的工作相关：在只知道部分信息时，选取熵最大的分布，被认为是最“中立”、最少偏见的选择。“model（模型）”表示将这一原则用于构建可用于预测或推断的概率模型。

相关词 Related Words

• Entropy
• Maximum Entropy Principle
• Probabilistic Model
• Logistic Regression
• Softmax
• Feature
• Constraint
• Exponential Family
• Conditional Random Field
• Bayesian Inference

文学与经典著作出现 Literary Works

• E. T. Jaynes, Information Theory and Statistical Mechanics（1957）：提出并系统阐述最大熵思想的经典论文。
• Adam L. Berger, Stephen A. Della Pietra, Vincent J. Della Pietra, A Maximum Entropy Approach to Natural Language Processing（1996）：最大熵模型在NLP中的代表性工作。
• Christopher D. Manning & Hinrich Schütze, Foundations of Statistical Natural Language Processing：讨论最大熵/对数线性模型等统计方法。
• Dan Jurafsky & James H. Martin, Speech and Language Processing：在NLP章节中介绍最大熵分类与相关模型。