Gensim

Gensim es una biblioteca gratuita de Python para construir documentos y extraer características del texto, que se utilizan para llevar a cabo el procesamiento del lenguaje natural y la minería de textos. Está desarrollada y mantenida por Radim Řehůřek y su equipo de RaRe Technologies. Gensim está diseñado para proporcionar un marco fiable, eficiente y extensible para la implementación de temas de diversos tamaños. Hace hincapié en la escalabilidad, el rendimiento y la facilidad de despliegue.

Gensim se basa en la idea de "distancia" o "similitud" entre documentos, que se construye en torno a un corpus de texto, o una colección de documentos. Utiliza representaciones vectoriales para representar documentos con el fin de facilitar la medición de distancias entre documentos. Gensim ofrece dos enfoques principales para comparar documentos: modelos temáticos (LDA, LSI) e incrustaciones de palabras (word2vec, glove).

Los modelos temáticos se basan en el supuesto de que un documento puede representarse como una "bolsa de palabras", es decir, una lista de palabras sin estructura. Cada palabra corresponde a un tema, y el modelo temático asigna un peso a cada tema del documento. Estas ponderaciones nos permiten comparar documentos y determinar qué palabras y temas son más importantes.

Las incrustaciones de palabras son representaciones más sofisticadas que tienen en cuenta el contexto y las relaciones semánticas entre las palabras, en lugar de limitarse a un conjunto de palabras. Las incrustaciones de palabras ofrecen una interpretación mucho más precisa del lenguaje, por lo que son populares en el procesamiento del lenguaje natural y la minería de textos. Las incrustaciones de palabras se utilizan para generar vectores de características a partir de palabras, lo que permite comparar la similitud entre palabras y documentos.

Gensim también proporciona una plétora de útiles utilidades, como algoritmos de streaming y acceso API. Además, su facilidad de uso lo hace muy popular entre desarrolladores y científicos de datos que desean crear de forma rápida y sencilla potentes modelos de minería de textos y procesamiento del lenguaje natural.