最大熵模型的学习算法有哪些？

最大熵模型主要使用最大熵原理与EM算法进行参数估计:
一、最大熵原理
最大熵原理指:在符合已知信息的条件下,选择熵最大的概率分布。
其目标公式为:

max 符合条件 −∑ p(c|t)logp(c|t)     
p

这相当于在满足先验的情况下,选择最不偏颇的分布。

二、EM算法
EM算法是一种迭代算法,通过期望和最大似然两个步骤逼近参数。
具体流程为:

1. E步骤:计算条件期望
2. M步骤:根据条件期望最大化熵模型似然函数
3. 重复E步骤和M步骤直到收敛

三、示例 – 摘要生成
最大熵模型可以应用于摘要生成任务。
具体算法为:

1. 收集句子与摘要之间的先验约束
2. 使用EM算法估计最大熵模型
3. 根据最大熵模型为新句子生成概率最高的摘要

总的来说,最大熵模型的主要学习算法包括:
一、最大熵原理
在符合先验条件的前提下,选择熵最大的概率分布。

二、EM算法
通过E步骤和M步骤的迭代逼近,估计模型参数。

最大熵原理确定了最优模型。EM算法提供了参数估计的迭代方法。两者共同构建了最大熵模型的学习框架。