请帮我写一个基于SO-PMI的情感分析算法python

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。