用python实现互信息和联合熵

好的，我可以帮你解答这个问题。

首先，需要导入 math 和 collections 模块：

import math
import collections

然后，我们需要定义一个函数来计算互信息：

def mutual_information(word1, word2, corpus):
    word_freq = collections.Counter(corpus)
    bigram_freq = collections.Counter(zip(corpus[:-1], corpus[1:]))
    total_words = sum(word_freq.values())
    p_word1 = word_freq[word1] / total_words
    p_word2 = word_freq[word2] / total_words
    p_word1_word2 = bigram_freq[(word1, word2)] / (total_words - 1)
    return math.log2(p_word1_word2 / (p_word1 * p_word2))

其中，参数 word1 和 word2 分别表示要计算互信息的两个词，参数 corpus 是语料库，是一个由词组成的列表。

接下来，我们需要定义一个函数来计算联合熵：

def joint_entropy(word1, word2, corpus):
    word_freq = collections.Counter(corpus)
    bigram_freq = collections.Counter(zip(corpus[:-1], corpus[1:]))
    total_words = sum(word_freq.values())
    p_word1_word2 = bigram_freq[(word1, word2)] / (total_words - 1)
    return -math.log2(p_word1_word2)

同样，参数 word1 和 word2 分别表示要计算联合熵的两个词，参数 corpus 是语料库。

最后，我们可以使用以下代码来测试我们的函数：

corpus = ['this', 'is', 'a', 'test', 'sentence', 'for', 'calculating', 'mutual', 'information', 'and', 'joint', 'entropy']
word1 = 'a'
word2 = 'test'
print(mutual_information(word1, word2, corpus))
print(joint_entropy(word1, word2, corpus))

这里的语料库是一个简单的例子，你可以根据你的需求替换为你的语料库。