关键词与关键词之间的相关度计算

在信息论中常用互信息（MI，Mutual Information）来衡量两个词的相关度MI(X,Y)=log2p(x,y)/p(x)p(y)
MI越大，表示两个词之间的结合越紧密。
当X,Y关联大时，MI(X,Y)大于0；当X与Y关系弱时，MI(X,Y)等于0；当MI(X,Y)小于0时，X与Y称为“互补关系”

这个算式看起来很直观，但计算还是有些麻烦，因为计算概率值p(x)，p(y)都需要在语料中进行分词，

这就涉及到词典的构成以及分词的算法。

下面介绍一个简便而直观的算法：
假设一个文章集合 {C}，总文章数目为N，其中含有单词X的文章总数为Nx，含有单词Y的文章总数是Ny，含有｛X+Y｝的文章总数是 Nxy，那么相关性这么计算
Corr(X,Y)= Math.log10(N/Nx)*Math.log10(N/Ny)*Nxy/(Nx+Ny-Nxy)
我写了一个程序进行测试，首先准备一个词典，然后准备大量语料，为检索方便，用lucence建索引，然后查询每个词与两个词交集的个数。测试汽车，前两百名结果非常好。测试一个不常见的词，如活性炭，得到的结果如下，还蛮不错的。

主关键词x	关联词y	关联词数Ny	主关键词数Nx	总文章数N	Nxy	Coorr(X,y)
活性碳	不织布	16	72	1127199	9	2.316674
活性碳	回力胶	25	72	1127199	9	1.996593
活性碳	吸音棉	29	72	1127199	9	1.883334
活性碳	珍珠棉	31	72	1127199	9	1.831631
活性碳	滤袋	39	72	1127199	8	1.453371
活性碳	防尘网	59	72	1127199	9	1.32477
活性碳	云母片	26	72	1127199	6	1.26853
活性碳	压敏胶	27	72	1127199	6	1.250454
活性碳	超滤膜	19	72	1127199	4	0.92056
活性碳	海棉	119	72	1127199	9	0.82483
活性碳	反渗透	155	72	1127199	10	0.746471
活性碳	滤膜	47	72	1127199	4	0.639034
活性碳	电导仪	4	72	1127199	2	0.617857
活性碳	铜箔	100	72	1127199	6	0.614342
活性碳	糊精	52	72	1127199	4	0.606269
活性碳	铝粉	52	72	1127199	4	0.606269
活性碳	制冰机	27	72	1127199	3	0.605689
活性碳	水净化	219	72	1127199	10	0.554048
活性碳	滤芯	356	72	1127199	15	0.533304
活性碳	ro膜	14	72	1127199	2	0.489964
活性碳	工业水	165	72	1127199	7	0.489529
活性碳	二氧化钛	83	72	1127199	4	0.459238