Algoritmo per il calcolo di $E$

L'algoritmo per calcolare l'Espressività $E$ è invece il seguente:

   1.begin: 


2.		For each category $c_i \in C$: 


3.				$sum = 0$ 


4.				For each term $t$ in $P{i\vert t}$: 


5.						For each category $c_j \in C$ where $i \neq j$:


6.								If $t \in P_{j\vert t}$ then: 


7.										$sum = sum + P_{j\vert t}$ 


8.								end if 


9.						$E_{i\vert t} = 1 - \frac{sum}{\vert C\vert-1}$ 


9.						end foreach 


10.				end foreach 


11.		end foreach 


12.end 

Anche in questo caso, se si assume che $P_{j\vert t}$ è implementato come una Hash Map con costo costante $k$ per accessi e ricerche, allora il costo computazione totale di questo algoritmo è $O(C^{2} \cdot T \cdot k)$, che è quadratico rispetto al numero delle categorie $C$ (la cui quantità comunque è di gran lunga inferiore rispetto al numero totale dei documenti), pertanto effettivamente questo secondo algoritmo è meno costoso di quello del calcolo della Presenza visto nella sezione precedente. La complessità computazionale della fase di addestramento è quindi $O(C \cdot D \cdot T \cdot k)$.