Gensim

Gensim - это бесплатная библиотека Python для построения документов и извлечения из текста признаков, которые используются для обработки естественного языка и интеллектуального анализа текста. Она разработана и поддерживается Радимом Ржехуржеком и его командой в RaRe Technologies. Gensim разработан для обеспечения надежной, эффективной и расширяемой структуры для реализации тем различного размера. Основное внимание уделяется масштабируемости, производительности и простоте развертывания.

В основе Gensim лежит идея "расстояния" или "сходства" между документами, которая строится на основе корпуса текстов или коллекции документов. Он использует векторные представления для представления документов, чтобы облегчить измерение расстояний между документами. Gensim предлагает два основных подхода для сравнения документов: тематические модели (LDA, LSI) и вкрапления слов (word2vec, glove).

Тематические модели строятся на предположении, что документ может быть представлен как "мешок слов" - или список словесных лексем без какой-либо структуры. Каждое слово соответствует теме, и тематическая модель присваивает вес каждой теме в документе. Эти веса позволяют нам сравнивать документы и определять, какие слова и темы более важны.

Вкрапления слов - это более сложные представления, учитывающие контекст и семантические отношения между словами, а не просто набор слов. Вкрапления слов обеспечивают гораздо более точную интерпретацию языка, поэтому они популярны в обработке естественного языка и поиске текстов. Вкрапления слов используются для генерации векторов признаков слов, что позволяет сравнивать сходство между словами и документами.

Gensim также предоставляет множество полезных утилит, таких как потоковые алгоритмы и доступ к API. Кроме того, простота использования делает его популярным среди разработчиков и специалистов по анализу данных, которые хотят быстро и безболезненно создавать мощные модели текстового анализа и обработки естественного языка.