编程计算两个文本文件的平均互信息

计算两个文本文件的平均互信息可以分为以下步骤：

1. 读取两个文本文件的内容并分词，得到两个词列表。

2. 统计两个词列表中每个词出现的次数，得到两个词频字典。

3. 构建两个词的共现矩阵或者计算两个词的互信息。

4. 计算两个文本文件的平均互信息。

下面是 Python 代码实现：

import math
from collections import Counter

def read_file(filename):
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    return text

def tokenize(text):
    return text.strip().split()

def calc_word_freq(tokens):
    return Counter(tokens)

def calc_word_co_occurrence(tokens1, tokens2):
    co_occurrence = Counter()
    for token in set(tokens1) & set(tokens2):
        co_occurrence[token] = tokens1.count(token) + tokens2.count(token)
    return co_occurrence

def calc_word_mi(word1, word2, freq1, freq2, co_occurrence, total):
    freq1 = freq1[word1]
    freq2 = freq2[word2]
    co_freq = co_occurrence[(word1, word2)]
    mi = math.log((co_freq * total) / (freq1 * freq2))
    return max(0, mi)

def calc_avg_mi(tokens1, tokens2):
    freq1 = calc_word_freq(tokens1)
    freq2 = calc_word_freq(tokens2)
    co_occurrence = calc_word_co_occurrence(tokens1, tokens2)
    total = len(tokens1) + len(tokens2)
    mi_sum = 0
    count = 0
    for word1 in set(tokens1) & set(tokens2):
        for word2 in set(tokens1) & set(tokens2):
            if word1 == word2:
                continue
            mi_sum += calc_word_mi(word1, word2, freq1, freq2, co_occurrence, total)
            count += 1
    return mi_sum / count

if __name__ == '__main__':
    file1 = 'file1.txt'
    file2 = 'file2.txt'
    text1 = read_file(file1)
    text2 = read_file(file2)
    tokens1 = tokenize(text1)
    tokens2 = tokenize(text2)
    avg_mi = calc_avg_mi(tokens1, tokens2)
    print('The average mutual information between {} and {} is: {:.4f}'.format(file1, file2, avg_mi))

需要注意的是，以上代码计算的是两个文本文件中所有相同词对的平均互信息，因此对于大规模的文本文件，计算量可能会非常大。可以考虑使用分布式计算来加速计算过程。