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一、SO-HowNet
情感倾向强度值计算公式为：
其中，Pwords代表正面情感种子词语集合，Nwords代表负面种子词语集合。
word1和word2相似度就是各概念之间相似度的最大值。
计算两个义原相似度公式如下：
其中，p1,p2为两个需要计算比较的义原，Depth(p)是义原层次体系中的深度，Spd(p1,p2)表示p1，p2两者在层次体系的重合度。
以上计算方式可以在github下载到源代码，直接调用该函数就可以计算两个单词的相似度，但是计算结果返回的值为0，即无法计算这两个词的相似度，个人理解是返回0，应该是其语义库中无法查询到该词(下载的情感词典中存在类似短语的词，或者成语，可能导致无法识别)。
在文献：
中Turney使用PMI（点态互信息量）来计算两个词的相关强度
该值越大表示两个词语的相关程度就越强。
可以通过搜索引擎来计算PMI的值。一个词word的概率为搜索引擎返回hit值与总的搜索引擎返回的索引页面数比值。Word1与word2共同出现的概率同样如此计算。
因此，word1与word2的PMI值计算为：
在实际应用中，也经常使用语料库来统计词语出现的概率。计算公式如下：
其中，df(word)表示在语料中含有词语word的文档数目，N代表为语料数据集中文档总的数目。
所以，一个为知情感倾向词语word的情感倾向强度值计算为：
Pwords是褒义情感种子词语的集合，Nwords是贬义情感种子的词语集合。（Pwords，Nwords可以取为语料数据集中hits最高的前100个词）
但是，在语料库中，如果一个词语出现概率较小时，可能得不到该词语的正确情感倾向。
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