ジェンシム

Gensim は、ドキュメントを構築し、テキストから特徴を抽出するための無料の Python ライブラリであり、自然言語処理とテキスト マイニングを行うために使用されます。 RaRe Technologies の Radim Řehůřek と彼のチームによって開発および保守されています。 Gensim は、さまざまなサイズのトピックを実装するための信頼性が高く、効率的で拡張可能なフレームワークを提供するように設計されています。スケーラビリティ、パフォーマンス、導入の容易さに重点を置いています。

Gensim は、文書間の「距離」または「類似性」という考えに基づいており、テキストのコーパスまたは文書のコレクションを中心に構築されています。ドキュメント間の距離の測定を容易にするために、ベクトル表現を使用してドキュメントを表現します。 Gensim は、ドキュメントを比較するための 2 つの主なアプローチ、トピック モデル (LDA、LSI) と単語埋め込み (word2vec、glove) を提供します。

トピック モデルは、ドキュメントが構造を持たない「単語の袋」、つまり単語トークンのリストとして表現できるという前提に基づいて構築されています。各単語はトピックに対応し、トピック モデルはドキュメント内の各トピックに重みを割り当てます。これらの重みにより、ドキュメントを比較し、どの単語やトピックがより重要であるかを判断できるようになります。

単語の埋め込みは、単なる単語の集まりではなく、単語間のコンテキストと意味論的な関係を考慮した、より洗練された表現です。単語埋め込みは言語のより正確な解釈を提供するため、自然言語処理やテキスト マイニングで人気があります。単語埋め込みを使用して単語から特徴ベクトルを生成し、単語とドキュメントの類似性を比較できるようにします。

Gensim は、ストリーミング アルゴリズムや API アクセスなどの便利なユーティリティも多数提供します。さらに、その使いやすさにより、強力なテキスト マイニングおよび自然言語処理モデルを迅速かつ簡単に構築したい開発者やデータ サイエンティストの間で人気があります。