gensim 一个主题建模的开源项目

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今天介绍： gensi m

Python 中的主题建模

镜像代码(中文）：

http://www.gitpp.com/sglm/gensim-cn

主题建模（Topic Modeling）是一种从大量文本数据中挖掘隐含的主题结构的方法。

亚马逊利用 gensim 去 分析分档相似度

法律公司Mindeye  利用 gensim 查看相似文档

金融公司利用 gensim 处理消费者投诉的文本

项目介绍

Gensim 是一个强大的 Python 库，专门用于处理文本数据，支持各种主题建模算法，如 Latent Dirichlet Allocation (LDA)、Hierarchical Dirichlet Process (HDP) 等。除了主题建模，Gensim 也用于文档索引和大型语料库的相似性检索。

Gensim 的主要特点包括：

1. 面向文档的语义分析： Gensim 允许你将文档集合表示为主题分布，从而实现对文档集合的高层次抽象。

2. 支持多种模型： Gensim 支持多种主题建模和语义分析模型，你可以根据具体需求选择合适的模型。

3. 高效的算法： Gensim 实现了一些高效的算法，如 Collapsed Gibbs Sampling，使得在大规模数据集上进行模型训练成为可能。

4. 良好的可扩展性： Gensim 允许你自定义模型和算法，方便进行扩展。

5. 丰富的 API： Gensim 提供了丰富的 Python API，方便用户进行各种操作。

6. 跨平台： Gensim 支持 Windows、Linux 和 macOS 等多种操作系统。

总之，Gensim 是一个功能丰富、易于使用的文本处理库，广泛应用于自然语言处理、推荐系统、知识图谱等领域。

特征

• 所有算法都是 ‍ 与语料库大小 无关的 内存（可以处理大于 RAM、流式、核外的输入）， ‍

• 直观的界面

• 轻松插入您自己的输入语料库/数据流（简单的流 API）

• 易于使用其他向量空间算法进行扩展（简单的转换 API）

• 流行算法的高效多核实现，例如在线 潜在语义分析 (LSA/LSI/SVD) 、 潜在狄利克雷分配 (LDA) 、 随机投影 (RP) 、 分层狄利克雷过程 (HDP) 或 word2vec 深度学习 。

• 分布式计算 ：可以在计算机集群上运行 潜在语义分析 和 潜在狄利克雷分配。

• 丰富的文档和 Jupyter Note ‍ book 教程。

以下是 Gensim 的一些常见使用场景：

1. 主题建模（Topic Modeling）：

分析大规模文档集合，以发现文档集合中的隐藏主题结构。

用于文档归档和组织，使得用户可以基于主题快速检索文档。