Gensim

Gensim é uma biblioteca Python gratuita para criar documentos e extrair recursos do texto, que são usados para realizar processamento de linguagem natural e mineração de texto. Ela foi desenvolvida e é mantida por Radim Řehůřek e sua equipe na RaRe Technologies. O Gensim foi projetado para fornecer uma estrutura confiável, eficiente e extensível para a implementação de tópicos de vários tamanhos. Sua ênfase está na escalabilidade, no desempenho e na facilidade de implementação.

O Gensim baseia-se na ideia de "distância" ou "similaridade" entre documentos, que é construída em torno de um corpus de texto ou de uma coleção de documentos. Ele usa representações vetoriais para representar documentos a fim de facilitar a medição de distâncias entre documentos. O Gensim oferece duas abordagens principais para comparar documentos: modelos de tópicos (LDA, LSI) e embeddings de palavras (word2vec, glove).

Os modelos de tópicos são criados com base no pressuposto de que um documento pode ser representado como um "saco de palavras" - ou uma lista de tokens de palavras, sem nenhuma estrutura. Cada palavra corresponde a um tópico, e o modelo de tópico atribui um peso a cada tópico do documento. Esses pesos nos permitem comparar documentos e determinar quais palavras e tópicos são mais importantes.

Os word embeddings são representações mais sofisticadas que levam em conta o contexto e as relações semânticas entre as palavras, em vez de apenas um conjunto de palavras. As incorporações de palavras fornecem uma interpretação muito mais precisa da linguagem, razão pela qual são populares no processamento de linguagem natural e na mineração de texto. As incorporações de palavras são usadas para gerar vetores de recursos a partir de palavras, permitindo a comparação da similaridade entre palavras e documentos.

O Gensim também oferece uma infinidade de utilitários úteis, como algoritmos de streaming e acesso à API. Além disso, sua facilidade de uso o torna popular entre os desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar modelos avançados de mineração de texto e processamento de linguagem natural de forma rápida e indolor.