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语义信息和语义压缩研究进展

已有 817 次阅读 2021-9-7 12:53 |个人分类:信息的数学和哲学|系统分类:论文交流

新发表一篇文章:用语义信息G测度解释和推广信息率-失真函数和最大熵分布

英文原文见:http://www.survivor99.com/LCG/information/ExplainRD/ExplainRD.html

经典信息论中数据压缩的理论基础是信息率失真理论。但是失真函数未必和语义兼容,我们需要根据语义压缩数据。本文把信息率-失真函数推广为信息率-真函数,“真”就联系到语义。建立“真”和“失真”的关系非常巧妙,令d(x,y)=log[1/T(y|x)]就行(其中T(y|x)是真值函数或隶属函数)。


语义信息研究过去一直受到主流信息论研究者歧视,这也因为众多主观定义的语义信息测度离香农理论太远。本人语义信息论是香农信息论的自然推广,所以也叫语义信息G理论。 G理论不但能解决最大互信息问题 (见 http://www.survivor99.com/lcg/CM/Gtheory/index.html), 现在也能解决更一般约束下最小互信息问题,可见其威力。 这篇文章得到很多令人意外的结论,将能大大加深我们对信息和熵的理解。它也将能让经典信息论研究者不得不刮目相看我的语义信息论。


这篇文章经过5位审稿人审稿,其中曲折值得写一篇经验谈——我改日再写。






http://blog.sciencenet.cn/blog-2056-1303222.html

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1 张学文

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