Gensim教程

什么是gensim

gensim是一款開源的第三方Python工具包，用于從原始的非結構化的文本中，無監督地學習到文本隱層的主題向量表達。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在內的多種主題模型算法，支持流式訓練，并提供了諸如相似度計算，信息檢索等一些常用任務的API接口

補充一些概念:

語料（Corpus）：一組原始文本的集合，用于無監督地訓練文本主題的隱層結構。語料中不需要人工標注的附加信息。在Gensim中，Corpus通常是一個可迭代的對象（比如列表）。每一次迭代返回一個可用于表達文本對象的稀疏向量。

向量（Vector）：由一組文本特征構成的列表。是一段文本在Gensim中的內部表達。

稀疏向量（Sparse Vector）：通常，我們可以略去向量中多余的0元素。此時，向量中的每一個元素是一個(key, value)的tuple。

模型（Model）：是一個抽象的術語。定義了兩個向量空間的變換（即從文本的一種向量表達變換為另一種向量表達）。

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處理字符串

包含9個文檔，每個文檔僅包含一個句子。

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