Pun的第一个熵阈值法用python实现

Pun第一个熵阈值（First Pass Entropy Thresholding）是一种基于信息熵的方法，用于文本数据预处理和关键词提取。该方法主要用于降低噪声并识别文档中的高频词作为候选关键词。在Python中实现这个过程，可以分为几个步骤：

1. **计算信息熵**：首先，你需要计算每个单词的频率及其相对熵（信息增益），通常用`collections.Counter`来统计词频。

from collections import Counter
import math

def calculate_entropy(words):
    word_freq = Counter(words)
    total_count = sum(word_freq.values())
    entropy = {word: -freq / total_count * math.log(freq / total_count, 2) for word, freq in word_freq.items()}
    return entropy

2. **设定阈值**：确定一个合适的最小信息熵阈值，一般选择较高的值，比如0.95，只保留熵低于这个值的单词。

def first_pass_threshold(entropy_dict, threshold=0.95):
    return {word: freq for word, freq in entropy_dict.items() if entropy_dict[word] < threshold}

3. **返回结果**：返回过滤后的关键词列表。

完整代码示例：

words_list = ... # 输入的单词序列
entropy = calculate_entropy(words_list)
filtered_words = first_pass_threshold(entropy)