Gensim 是一个用于主题建模和文档相似度分析的 Python 库。它可以帮助我们更好地理解和分析文本数据。

主要功能

  • 主题建模：Gensim 提供了多种主题建模算法，如 LDA（潜在狄利克雷分配）和 NMF（非负矩阵分解）。
  • 文档相似度分析：Gensim 可以计算文档之间的相似度，并生成文档的语义网络。

使用方法

  1. 安装 Gensim 库：pip install gensim
  2. 导入 Gensim 库：import gensim
  3. 加载文档：documents = gensim.models.doc2vec.Doc2Vec.load("path/to/your/documents")
  4. 查找相似文档：similar_documents = documents.most_similar("your/document")

示例

假设我们有一个文档集合，我们可以使用 Gensim 来分析文档的主题。

from gensim import corpora, models

# 创建词典
dictionary = corpora.Dictionary([line.split() for line in open("path/to/your/documents")])

# 创建语料库
corpus = [dictionary.doc2bow(line.split()) for line in open("path/to/your/documents")]

# 创建 LDA 模型
lda_model = models.LdaMulticore(corpus, num_topics=10, id2word=dictionary, passes=10)

# 打印主题
for idx, topic in lda_model.print_topics(-1):
    print('Topic: {} \nWords: {}'.format(idx, topic))

更多关于 Gensim 的使用方法，请访问 Gensim 官方文档.

相关工具

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