熵以及熵函数
0.前言
为了发现组合关系，在这里引进熵以及熵函数的概念。
1.问题引入
（1）引题1
在上次课我们知道，具有组合关系的词汇往往是共同出现，那么问题来了：当“eat”出现的时候，什么词也会同时出现呢（包括左边和右边）？
（2）引题2
上面的这个来自上节课的问题其实可以一般化，即预测词W是否出现在这篇文本里，如下图所示：
下面哪个词更有可能出现呢？
2.进入正题
要解决这个问题，首先我们将这个问题抽象成数学问题。我们先定义这样一个二值随机变量，如下所示：
显然，词W出现的概率与词W未出现的概率加和为1。
可想而知，当这个随机变量的随机性越大，预测就越困难。那么，怎么来量化度量这个随机变量的随机性呢？
基于这个问题，我们引入信息论中熵以及熵函数的概念，以此来量化度量这种随机性。其公式如下所示：
其中，规定，该函数式非负的，这在数学上是可证明的。
我们画出这个函数的函数图像进一步观察这个函数，其函数图像如下所示：
从这个图像我们可以看到，①这个函数图像是对称的；②它在中点处达到最大值，在两端达到最小值。为了更加深入地理解这个函数以及它的作用，举一个具体的例子，例子如下：
抛硬币，有两种硬币，一种是正常的硬币，一种是只会出现“人头”这面的硬币，在对这两种硬币抛出后对其结果进行预测，哪一种硬币的结果更容易预测？
解：第一种正常硬币的熵值：
第二种硬币的熵值：
最后可以看出，第二种硬币抛出去后更容易预测，这是显然的，因为只会出现一种结果，那就是“人头”面。
3.最后
最后让我们回到我们开始时的词W的预测问题，下面三个词那个词更可能出现在一篇文本中？或说更容易预测呢？
回答是，“the”的熵值最小，因为几乎在每一篇文本中the都会出现，它出现的概率太高，几乎为1，根据熵函数图像可以看出，其熵值几乎为0。
“unicorn”这个词在文本中出现的概率比较小，根据熵函数图像，它的熵值就比较小。
“meat”的熵值就比较大了，介于其余两者熵值之间。
4.结论
熵值越大，则其是否出现就越难被预测。
