Gensim

Gensim是一个免费的Python库，用于构建文档并从文本中提取特征，用于进行自然语言处理和文本挖掘。它由Radim Řehůřek和他在RaRe Technologies的团队开发和维护。Gensim旨在为实现各种规模的主题提供一个可靠、高效和可扩展的框架。其重点在于可扩展性、性能和易于部署。

Gensim是基于文件之间的 "距离 "或 "相似性 "的概念，它是围绕一个文本语料库或文件集合而建立的。它使用矢量表示法来表示文档，以便于测量文档之间的距离。Gensim提供两种主要的方法来比较文档：主题模型（LDA，LSI）和词嵌入（word2vec，glove）。

主题模型建立在这样一个假设上：文档可以被表示为一个 "词包"--或者说是一个没有任何结构的单词标记的列表。每个词都对应着一个主题，主题模型为文档中的每个主题分配一个权重。这些权重使我们能够比较文档，并确定哪些词和主题更重要。

词嵌入是更复杂的表征，它考虑到了语境和词语之间的语义关系，而不仅仅是一个词包。词嵌入提供了对语言更准确的解释，这就是为什么它们在自然语言处理和文本挖掘中很受欢迎。词语嵌入被用来从词语中生成特征向量，使词语和文档之间的相似性得到比较。

Gensim还提供了大量有用的工具，如流式算法和API访问。此外，它的易用性使它受到那些希望快速和无痛苦地建立强大的文本挖掘和自然语言处理模型的开发者和数据科学家的欢迎。