PMI点互信息计算

点互信息PMI（Pointwise Mutual Information）这个指标来衡量两个事物之间的相关性（好比两个词）。

在几率论中，咱们知道，若是x跟y相互独立，则p(x,y)=p(x)p(y)。

两者相关性越大，则p(x,y)就相比于p(x)p(y)越大。用后面的式子可能更好理解，在y出现的状况下x出现的条件几率p(x|y)除以x自己出现的几率p(x)，天然就表示x跟y的相关程度。

例子：
举个天然语言处理中的例子来讲，咱们想衡量like这个词的极性（正向情感仍是负向情感）。咱们能够预先挑选一些正向情感的词，好比good。而后咱们算like跟good的PMI，即：

其中，

在stackoverflow中找到pmi实现的代码

from nltk.collocations import BigramAssocMeasures,BigramCollocationFinder

from nltk.tokenize import word_tokenize

text = "this is a foo bar bar black sheep  foo bar bar black sheep foo bar bar black sheep shep bar bar black sentence"

words = word_tokenize(text)

bigram_measures = BigramAssocMeasures()

finder = BigramCollocationFinder.from_words(words)

for row in finder.score_ngrams(bigram_measures.pmi):

    print(row)

(('is', 'a'), 4.523561956057013)
(('this', 'is'), 4.523561956057013)
(('a', 'foo'), 2.938599455335857)
(('sheep', 'shep'), 2.938599455335857)
(('black', 'sheep'), 2.5235619560570135)
(('black', 'sentence'), 2.523561956057013)
(('sheep', 'foo'), 2.3536369546147005)
(('bar', 'black'), 1.523561956057013)
(('foo', 'bar'), 1.523561956057013)
(('shep', 'bar'), 1.523561956057013)
(('bar', 'bar'), 0.5235619560570131)

好了，下面写一个完整的代码

实现如下功能：

1. 读取txt、xls、xlsx文件的数据（其中excel形式的数据，其数据是存储在某一列）

2. 对文本数据进行分词、英文小写化、英文词干化、去停用词

3. 按照两元语法模式，计算全部文本两两词语的pmi值

4. 将pmi值保存到csv文件中

完整代码

import re
import csv
import jieba
import pandas as pd
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.collocations import BigramAssocMeasures, BigramCollocationFinder

def chinese(text):
    """
    对中文数据进行处理，并将计算出的pmi保存到"中文pmi计算.csv"
    """
    content = ''.join(re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+', text))

    words = jieba.cut(content)

    words = [w for w in words if len(w)>1]

    bigram_measures = BigramAssocMeasures()

    finder = BigramCollocationFinder.from_words(words)

    with open('中文pmi计算.csv','a+',encoding='gbk',newline='') as csvf:

        writer = csv.writer(csvf)

        writer.writerow(('word1','word2','pmi_score'))

        for row in finder.score_ngrams(bigram_measures.pmi):

            data = (*row[0],row[1])
            try:
                writer.writerow(data)
            except:
                pass

def english(text):
    """
    对英文数据进行处理，并将计算出的pmi保存到"english_pmi_computer.csv"
    """

    stopwordss = set(stopwords.words('english'))

    stemmer = nltk.stem.snowball.SnowballStemmer('english')

    tokenizer = nltk.tokenize.RegexpTokenizer('\w+')

    words = tokenizer.tokenize(text)

    words = [w for w in words if not w.isnumeric()]

    words = [w.lower() for w in words]

    words = [stemmer.stem(w) for w in words]

    words = [w for w in words if w not in stopwordss]

    bigram_measures = BigramAssocMeasures()

    finder = BigramCollocationFinder.from_words(words)

    with open('english_pmi_computer.csv','a+',encoding='gbk',newline='') as csvf:

        writer = csv.writer(csvf)

        writer.writerow(('word1','word2','pmi_score'))

        for row in finder.score_ngrams(bigram_measures.pmi):

            data = (*row[0],row[1])
            try:
                writer.writerow(data)
            except:
                pass

def pmi_score(file,lang,column='数据列'):
    """
    计算pmi
    :param file: 原始文本数据文件
    :param lang: 数据的语言,参数为chinese或english
    :param column: 若是文件为excel形式的文件，column为excel中的数据列

    """
    #读取数据
    text = ''
    if 'csv' in file:
        df = pd.read_csv(file)
        rows = df.iterrows()
        for row in rows:
            text += row[1][column]
    elif ('xlsx' in file) or ('xls' in file):
        df = pd.read_excel(file)
        rows = df.iterrows()
        for row in rows:
            text += row[1][column]
    else:
        text = open(file).read()

    #对该语言的文本数据计算pmi
    globals()[lang](text)

#计算pmi
pmi_score(file='test.txt',lang='chinese')

test.txt数据来自4000+场知乎live的简介，pmi部分计算结果截图。

pmi计算结果是从大到小输出的。从中能够看到，pmi越大，两个词语更有感情，更搭。

而当翻看最后面的组合，pmi已经沦为负值，两个词语间关系已经不大了。