Gensim 教程

Gensim 是一个用于主题建模和文档相似性分析的 Python 库。它可以帮助我们理解和处理大规模文本数据。以下是一个简单的 Gensim 教程。

安装 Gensim

首先，确保你已经安装了 Gensim。可以使用以下命令进行安装：

pip install gensim

创建一个简单的 LDA 模型

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题建模算法。以下是一个简单的 LDA 模型创建示例：

from gensim import corpora, models

# 假设我们有一些文档
documents = [['data', 'science', 'python'], ['machine', 'learning', 'python'], ['data', 'science', 'ml']]

# 创建词典
dictionary = corpora.Dictionary(documents)

# 将词典转换为词袋模型
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in documents]

# 创建 LDA 模型
lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary, passes=15)

# 打印主题
print(lda_model.print_topics())

查看文档相似度

Gensim 还可以用来计算文档之间的相似度。以下是一个示例：

from gensim import similarities

# 创建相似度索引
index = similarities.MatrixSimilarity(lda_model[corpus])

# 计算文档之间的相似度
similarity = index[corpus[0]]

# 打印相似度
print(similarity)

更多信息

要了解更多关于 Gensim 的信息，请访问 Gensim 官方文档。

希望这个教程能帮助你入门 Gensim。如果你有任何问题，欢迎在 Gensim 论坛 上提问。

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