जेनसिम

जेनसिम दस्तावेजों के निर्माण और पाठ से निकाली गई विशेषताओं के लिए एक निःशुल्क पायथन लाइब्रेरी है, जिसका उपयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और पाठ खनन के संचालन के लिए किया जाता है। इसका विकास और रखरखाव RaRe Technologies में Radim Řehůřek और उनकी टीम द्वारा किया गया है। जेनसिम को विभिन्न आकारों के विषयों के कार्यान्वयन के लिए एक विश्वसनीय, कुशल और विस्तार योग्य ढांचा प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका जोर स्केलेबिलिटी, प्रदर्शन और आसान तैनाती पर है।

जेनसिम दस्तावेजों के बीच 'दूरी' या 'समानता' के विचार पर आधारित है, जो पाठ के एक संग्रह, या दस्तावेजों के संग्रह के आसपास बनाया गया है। यह दस्तावेजों के बीच की दूरी को मापने की सुविधा के लिए दस्तावेजों का प्रतिनिधित्व करने के लिए वेक्टर प्रतिनिधित्व का उपयोग करता है। जेनसिम दस्तावेज़ों की तुलना करने के लिए दो मुख्य दृष्टिकोण प्रदान करता है: विषय मॉडल (एलडीए, एलएसआई) और शब्द एम्बेडिंग (वर्ड2वीईसी, ग्लव)।

विषय मॉडल इस धारणा पर बनाए गए हैं कि किसी दस्तावेज़ को बिना किसी संरचना के 'शब्दों के थैले' - या शब्द टोकन की सूची के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है। प्रत्येक शब्द एक विषय से मेल खाता है, और विषय मॉडल दस्तावेज़ में प्रत्येक विषय को एक महत्व प्रदान करता है। ये वज़न हमें दस्तावेज़ों की तुलना करने और यह निर्धारित करने की अनुमति देते हैं कि कौन से शब्द और विषय अधिक महत्वपूर्ण हैं।

शब्द एम्बेडिंग अधिक परिष्कृत प्रतिनिधित्व हैं जो केवल शब्दों के एक थैले के बजाय शब्दों के बीच संदर्भ और अर्थ संबंधी संबंधों को ध्यान में रखते हैं। शब्द एम्बेडिंग भाषा की अधिक सटीक व्याख्या प्रदान करते हैं, यही कारण है कि वे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और पाठ खनन में लोकप्रिय हैं। शब्द एम्बेडिंग का उपयोग शब्दों से फीचर वैक्टर उत्पन्न करने के लिए किया जाता है, जिससे शब्दों और दस्तावेजों के बीच समानता की तुलना की जा सके।

जेनसिम स्ट्रीमिंग एल्गोरिदम और एपीआई एक्सेस जैसी कई उपयोगी उपयोगिताएँ भी प्रदान करता है। इसके अलावा, इसका उपयोग में आसानी इसे उन डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों के बीच लोकप्रिय बनाती है जो जल्दी और दर्द रहित तरीके से शक्तिशाली टेक्स्ट माइनिंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल बनाना चाहते हैं।