
【計】 associated value
combine; union; tie; band; coalescence; couple; incorporation; inosculate
join; linkup
【計】 coalesce
【醫】 combination; concrescence; conjugation; hapt-; hapto-; junctura
linkage; nexus
【經】 incorporate; incorporation; integration
cost; value; happen to; on duty
【醫】 number; titer; titre; value
在漢英詞典語境下,“結合值”通常指詞語在特定語境中與其他詞語搭配使用時産生的量化關聯強度或共現概率的度量值。這一概念在計算語言學、語料庫分析及自然語言處理中尤為重要,用于客觀評估詞語間的結合緊密度。以下是其核心含義解析:
“結合值”反映詞語搭配(Collocation)的統計顯著性。例如:
其計算常基于語料庫頻率,公式可表示為:
$$ text{結合值} = f(w_1, w_2) - [f(w_1) cdot f(w_2)/N] $$
其中 (f) 為頻率,(N) 為語料庫總詞數。
互信息(Pointwise Mutual Information, PMI)
衡量詞語間獨立性的偏離程度:
$$ text{PMI}(w_1, w_2) = log_2 frac{P(w_1, w_2)}{P(w_1)P(w_2)} $$
PMI值越高,結合值越強(如“鹽”與“鹹”的PMI顯著高于“鹽”與“甜”)。
T-Score與Z-Score
通過假設檢驗驗證共現是否偶然:
$$ Ttext{-score} = frac{f(w_1,w_2) - E(f)}{sqrt{f(w_1,w_2)}} $$
高T值表明搭配穩定(如“commit”與“crime”)。
結合值優化短語對齊(如中文“存錢”優先譯作“deposit money”而非“save money”)。
識别高頻搭配(如《牛津高階英漢雙解詞典》标注“heavy rain”而非“strong rain”)。
提升關鍵詞關聯性(如“人工智能”與“深度學習”的高結合值增強内容相關性)。
結合值模型基于語料庫語言學統計方法,詳見Manning與Schütze的《統計自然語言處理基礎》(MIT Press)。
PMI與T-Score的應用參考Jurafsky與Martin的《語音與語言處理》(Pearson)。
搭配分析在詞典編纂中的案例見Sinclair的《語料庫、檢索與搭配》(John Benjamins)。
注:具體算法實現可參考自然語言處理工具庫(如NLTK、spaCy),其内置的搭配提取模塊均依賴結合值計算。
“結合值”是一個技術術語,尤其在計算機科學領域使用。以下是綜合多個來源的詳細解釋:
結合(jié hé):
值(zhí):
結合值(Associated Value):
# 示例:字典中的鍵值對
user = {"name": "Alice", "age": 30}# "Alice"和30是鍵對應的結合值
術語 | 特點 | 示例場景 |
---|---|---|
結合值 | 強調關聯性産生的數值 | 對象屬性、鍵值對 |
獨立值 | 未與其他實體綁定 | 獨立變量、常量 |
“結合值”是技術場景中通過關聯關系形成的數值,其核心在于數據與實體的綁定。如需進一步了解“值”的其他含義(如經濟學中的價值),可參考來源。
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