🌟 Gensim 相似度搜索指南 💡

Gensim 是一个强大的自然语言处理库，其相似度搜索功能广泛应用于文档检索、语义分析等场景。以下是核心使用方法：

1. 安装与导入

   pip install gensim
   

   📦 通过 gensim.models.KeyedVectors 加载预训练词向量模型，例如：

   from gensim.models import KeyedVectors
   model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/model.bin', binary=True)
   

2. 计算相似度
   🔍 使用 cosine_similarity 或 most_similar 方法：

   similarity = model.similarity('苹果', '香蕉')  # 两个词的相似度
   results = model.most_similar('机器学习', topn=5)  # 找最相关的词
   

3. 应用场景

   • 文档聚类（📁）
   • 问答系统（❓）
   • 推荐算法（🔁）
   • 语义搜索优化（🔍）

4. 注意事项
   ⚠️ 确保文本预处理（分词、去停用词）与模型训练阶段一致。
   ⚠️ 避免使用未在词汇表中的词汇，否则会触发 KeyError。

📌 扩展学习
点击了解 NLP 基础知识 → /community/knowledge-base/nlp-tutorial