本文为您介绍Designer（原PAI-Studio）提供的PMI算法组件。
互信息（Mutual Information）是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不确定性。
本算法统计若干文章中所有词的共现情况，计算两两之间的PMI（point mutual information）。其定义为：PMI(x,y)=ln(p(x,y)/(p(x)p(y)))=ln(#(x,y)D/(#x#y))。其中，#(x,y)为pair(x,y)的count数，D为pair的总数。若x、y在同一个窗口出现，那么#x+=1; #y+=1;#(x,y)+=1。了解更多PMI的信息，请参见PMI。
组件配置
您可以使用以下任意一种方式，配置PMI组件参数。
方式一：可视化方式
在Designer（原PAI-Studio）工作流页面配置组件参数。
|
页签 |
参数 |
描述 |
|
字段设置 |
分词好的文档列名，分词用空格隔开 |
无 |
|
参数设置 |
截断的最小词频 |
出现次数少于该值的词会被过滤掉。默认值为5。 |
|
窗口大小 |
例如5指当前词右边相邻的5个词（不包含当前词）。在窗口中出现的词被被认为与当前词相关。 |
|
|
执行调优 |
计算的核心数 |
系统自动选择。 |
|
每个核心的内存（MB） |
系统自动选择。 |
方式二：PAI命令方式
使用PAI命令方式，配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情请参见SQL脚本。
PAI -name PointwiseMutualInformation
-project algo_public
-DinputTableName=maple_test_pmi_basic_input
-DdocColName=doc
-DoutputTableName=maple_test_pmi_basic_output
-DminCount=0
-DwindowSize=2
-DcoreNum=1
-DmemSizePerCore=110;|
参数名称 |
是否必选 |
描述 |
默认值 |
|
inputTableName |
是 |
输入表 |
无 |
|
outputTableName |
是 |
输出表 |
无 |
|
docColName |
是 |
分词好的文档列名，分词用空格隔开。 |
无 |
|
windowSize |
否 |
窗口大小。例如5指当前词右边相邻的5个词（不包含当前词）。在窗口中出现的词被被认为与当前词相关。 |
默认整行内容 |
|
minCount |
否 |
截断的最小词频，出现次数少于该值的词会被过滤掉。 |
5 |
|
inputTablePartitions |
否 |
输入表中指定哪些分区参与训练，格式为：Partition_name=value。如果是多级格式为name1=value1/name2=value2。如果指定多个分区，中间用“,”隔开。 |
选择所有分区 |
|
lifecycle |
否 |
指定输出表的生命周期 |
无 |
|
coreNum |
否 |
节点个数，取值范围为[1,9999]。 |
自动计算 |
|
memSizePerCore |
否 |
单个节点内存大小，单位为MB，取值范围为[1024,64*1024]。 |
自动计算 |
示例
-
生成数据
create table maple_test_pmi_basic_input as select * from ( select "w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w8 w9" as doc from dual union all select "w1 w3 w5 w6 w9" as doc from dual union all select "w0" as doc from dual union all select "w0 w0" as doc from dual union all select "w9 w1 w9 w1 w9" as doc from dual )tmp;doc:string
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w8 w9
w1 w3 w5 w6 w9
w0
w0 w0
w9 w1 w9 w1 w9
-
运行PAI命令
PAI -name PointwiseMutualInformation -project algo_public -DinputTableName=maple_test_pmi_basic_input -DdocColName=doc -DoutputTableName=maple_test_pmi_basic_output -DminCount=0 -DwindowSize=2 -DcoreNum=1 -DmemSizePerCore=110; -
输出结果
word1
word2
word1_count
word2_count
co_occurrences_count
pmi
w0
w0
2
2
1
2.0794415416798357
w1
w1
10
10
1
-1.1394342831883648
w1
w2
10
3
1
0.06453852113757116
w1
w3
10
7
2
-0.08961215868968704
w1
w5
10
8
1
-0.916290731874155
w1
w9
10
12
4
0.06453852113757116
w2
w3
3
7
1
0.4212134650763035
w2
w4
3
4
1
0.9808292530117262
w3
w4
7
4
1
0.13353139262452257
w3
w5
7
8
2
0.13353139262452257
w3
w6
7
7
1
-0.42608439531090014
w4
w5
4
8
1
0
w4
w6
4
7
1
0.13353139262452257
w5
w6
8
7
2
0.13353139262452257
w5
w7
8
4
1
0
w5
w9
8
12
1
-1.0986122886681098
w6
w7
7
4
1
0.13353139262452257
w6
w8
7
7
1
-0.42608439531090014
w6
w9
7
12
1
-0.9650808960435872
w7
w8
4
7
2
0.8266785731844679
w8
w8
7
7
1
-0.42608439531090014
w8
w9
7
12
2
-0.2719337154836418
w9
w9
12
12
2
-0.8109302162163288
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