Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/100157

Título:	Fast calculation of entropy with Zhang's estimator
Autor/a:	Lozano Bojados, Antoni; Casas Fernández, Bernardino; Bentz, Chris; Ferrer Cancho, Ramon
Otros autores:	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Ciències de la Computació; Universitat Politècnica de Catalunya. COMBGRAPH - Combinatòria, Teoria de Grafs i Aplicacions; Universitat Politècnica de Catalunya. LARCA - Laboratori d'Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge
Abstract:	Entropy is a fundamental property of a repertoire. Here, we present an efficient algorithm to estimate the entropy of types with the help of Zhang’s estimator. The algorithm takes advantage of the fact that the number of different frequencies in a text is in general much smaller than the number of types. We justify the convenience of the algorithm by means of an analysis of the statistical properties of texts from more than 1000 languages. Our work opens up various possibilities for future research.
Abstract:	Peer Reviewed
Materia(s):	-Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Informàtica teòrica -Entropy (Information theory) -Entropy estimation -Lexical diversity -Parallel corpora -Entropia (Teoria de la informació)
Derechos:
Tipo de documento:	Artículo - Versión presentada Capítulo o parte de libro
Editor:	RAM - Verlag
Compartir:

Mostrar el registro completo del ítem