PMI点互信息算法

本文主要是介绍PMI点互信息算法，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、点互信息算法

点互信息算法是为了计算两个词语之间的相关性，公式如下：

p(word1 & word2)代表的是两个单词同时出现的概率（两个单词同时出现的次数/总词数的平方）

p(word1）是word1出现的概率（word1出现的次数/总次数）

p(word2）是word2出现的概率（word1出现的次数/总次数）

结果：

PMI > 0；两个词语是相关的；值越大，相关性越强。

PMI = 0；两个词语是统计独立的，不相关也不互斥。

PMI < 0；两个词语是不相关的，互斥的。

二、情感倾向点互信息算法（SO-PMI）

选用一组褒义词（Pwords）跟一组贬义词（Nwords）作为基准词。若把一个词语word1跟Pwords的点间互信息减去word1跟Nwords的点间互信息会得到一个差值，就可以根据该差值判断词语word1的情感倾向。

SO(phrase)>0 正面倾向，是褒义词

SO(phrase)=0 为中性词

SO(phrase)<0 为贬义词

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