请帮我写一个基于SO-PMI的情感分析算法python
时间: 2023-06-05 22:08:51 浏览: 408
python情感分析代码
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很高兴为您提供帮助。以下是一个基于SO-PMI的情感分析算法Python实现的示例代码:
```
import math
from collections import defaultdict
class SOPMI:
def __init__(self, corpus):
self.corpus = corpus
self.total_word_count = self.get_total_word_count()
self.word_counts = defaultdict(int)
self.word_pairs_counts = defaultdict(int)
self.compute_counts()
def get_total_word_count(self):
total_count = 0
for doc in self.corpus:
total_count += len(doc)
return total_count
def compute_counts(self):
for doc in self.corpus:
for i in range(len(doc)):
self.word_counts[doc[i]] += 1
for j in range(i+1, len(doc)):
self.word_pairs_counts[(doc[i], doc[j])] += 1
def get_word_pair_sopmi(self, word1, word2, k):
if word1 == word2:
return 0
count_word1 = self.word_counts[word1]
count_word2 = self.word_counts[word2]
count_word_pair = self.word_pairs_counts[(word1, word2)]
sopmi = math.log(count_word_pair * self.total_word_count /
(count_word1 * count_word2))
if sopmi < k:
return 0
else:
return sopmi
def get_doc_sopmi(self, doc, k):
sopmi = 0
for i in range(len(doc)):
for j in range(i+1, len(doc)):
sopmi += self.get_word_pair_sopmi(doc[i], doc[j], k)
return sopmi
def classify_doc(self, doc, k, thresh):
sopmi = self.get_doc_sopmi(doc, k)
if sopmi > thresh:
return 1
else:
return -1
```
例子用到的是一个包含多个文档的语料库(由列表表示),其中每个文档由一些词语组成(也由列表表示)。在类的构造函数中,算法初始化了一些内部参数,包括总词数、每个词的数量以及每个词组合形成的数量。然后,`get_word_pair_sopmi()`计算两个单词之间的SO-PMI(互信息)值;`get_doc_sopmi()`计算整个文档的SO-PMI值;`classify_doc()`根据SO-PMI值来归类文档为正面或负面(返回1表示正面,返回-1表示负面)。
注意:这个算法的效果不太好。在实际使用时需要进行大量的优化和改进。
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