数据挖掘笔记-情感倾向点互信息算法

待我称王封你为后i 2022-06-01 06:45 308阅读 0赞

点间互信息（PMI）主要用于计算词语间的语义相似度，基 本思想是统计两个词语在文本中同时出现的概率，如果概率越大，其相关性就越紧密，关联度越高。两个词语word1与word2的PMI值计算公式如下式所示为：

![20141004122523859][]

P(word1&word2)表示两个词语word1与word2共同出现的概率，即word1与word2共同出现的文档数， P(word1)与P(word2)分别表示两个词语单独出现的概率，即word出现的文档数。若两个词语在数据集的某个小范围内共现概率越大，表明其关联度越大；反之，关联度越小。P(word1&word2)与P(word1)P(word2)的比值是word1与word2两个词语的统计独立性度量。其值可以转化为3 种状态：

P(word1&word2) > 0；两个词语是相关的；值越大，相关性越强。

P(word1&word2) = 0；两个词语是统计独立的，不相关也不互斥。

P(word1&word2) < 0；两个词语是不相关的，互斥的。

情感倾向点互信息算法(Semantic Orientation Pointwise Mutual Information, SO-PMI)是将PMI方法引入计算词语的情感倾向（Semantic Orientation，简称SO）中，从而达到捕获情感词的目地。基于点间互信息SO-PMI 算法的基本思想是：首先分别选用一组褒义词跟一组贬义词作为基准词，假设分别用Pwords与Nwords来表示这两组词语。这些情感词必须是倾向性非常明显，而且极具领域代表性的词语。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。其计算公式如下式所示：

![20141004122530500][]

通常情况下，将0作为SO-PMI 算法的阀值。由此可以将得到三种状态：

SO-PMI（word1）  > 0；为正面倾向，即褒义词

SO-PMI（word1） = 0；为中性倾向，即中性词

SO-PMI（word1） < 0；为负面倾向，即贬义词

参考网址：

http://blog.csdn.net/fighting\_one\_piece/article/details/39778809

http://blog.csdn.net/liugallup/article/details/51164962

[20141004122523859]: /images/20220601/60a234c315f141018897977b47472944.png
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