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Das Konzept der Maximum-Entropie lässt sich über mehrere Fäden bis in biblische Zeiten zurückverfolgen. Erst kürzlich sind jedoch Computer leistungsfähig genug geworden, um die umfassende Anwendung dieses Konzepts auf reale Probleme in der statistischen Schätzung und Mustererkennung zu ermöglichen. In diesem Papier beschreiben wir eine Methode zur statistischen Modellierung, die auf der Maximum-Entropie basiert. Wir präsentieren einen Maximum-Likelihood-Ansatz zur automatischen Konstruktion von Maximum-Entropie-Modellen und beschreiben, wie dieser Ansatz effizient umgesetzt werden kann, wobei wir als Beispiele mehrere Probleme in der Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden.
Berger et al. (Fr,) untersuchten diese Frage.
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