Statistiska metoder för automatisk identifiering av beroende ordpar (dvs. beroende bigrams) i en corpus av naturligt språk text har traditionellt utförts med hjälp av asymptotic tester av signi cance. Detta dokument tyder på att Fishers exakta test är ett lämpligare test på grund av de skeva och glesa dataprover som är typiska för detta problem. Både teoretiska och experimentella jämförelser mellan Fishers exakta test och en mängd olika asymptotiska tester (t-testet, Pearsons chi-square test, och Sanelihood-ratio chi-square test) presenteras. Dessa jämförelser visar att Fishers exakta test är mer tillförlitligt när det gäller att identifiera beroende ordpar. Nyttan av Fishers exakta test sträcker sig till andra problem i statistiska naturliga språkbehandling som skev och gles data verkar vara regeln i naturligt språk. Experimentet som presenterades i detta dokument utfördes med hjälp av PROC FREQ i SAS-systemet.
REF visar att Fishers (högersidiga) exakta test är lämpligt för detta ändamål.
Fishing for Exactness
{'venue': 'Proceedings of the South-Central SAS Users Group Conference (SCSUG-96), Austin, TX, Oct 27-29, 1996', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}