Gensim

Gensim è una libreria Python gratuita per la creazione di documenti e funzionalità estratte dal testo, che vengono utilizzate per condurre l'elaborazione del linguaggio naturale e il text mining. È sviluppato e gestito da Radim Řehůřek e il suo team presso RaRe Technologies. Gensim è progettato per fornire un framework affidabile, efficiente ed estensibile per l'implementazione di argomenti di varie dimensioni. La sua enfasi è posta sulla scalabilità, sulle prestazioni e sulla facilità di implementazione.

Gensim si basa sull'idea di 'distanza' o 'somiglianza' tra documenti, che è costruita attorno a un corpus di testo o una raccolta di documenti. Utilizza rappresentazioni vettoriali per rappresentare i documenti al fine di facilitare la misurazione delle distanze tra i documenti. Gensim offre due approcci principali per confrontare i documenti: modelli di argomenti (LDA, LSI) e incorporamenti di parole (word2vec, guanto).

I modelli tematici sono costruiti sul presupposto che un documento possa essere rappresentato come un "sacchetto di parole" o un elenco di token di parole, senza alcuna struttura. Ogni parola corrisponde a un argomento e il modello degli argomenti assegna un peso a ciascun argomento nel documento. Questi pesi ci consentono quindi di confrontare i documenti e determinare quali parole e argomenti sono più importanti.

Gli incorporamenti di parole sono rappresentazioni più sofisticate che tengono conto del contesto e delle relazioni semantiche tra le parole piuttosto che semplicemente di un insieme di parole. Gli incorporamenti di parole forniscono un'interpretazione molto più accurata del linguaggio, motivo per cui sono popolari nell'elaborazione del linguaggio naturale e nel text mining. Gli incorporamenti di parole vengono utilizzati per generare vettori di caratteristiche dalle parole, consentendo il confronto della somiglianza tra parole e documenti.

Gensim fornisce anche numerose utilità utili, come algoritmi di streaming e accesso API. Inoltre, la sua facilità d'uso lo rende popolare tra gli sviluppatori e i data scientist che desiderano creare in modo rapido e indolore potenti modelli di text mining e di elaborazione del linguaggio naturale.