Gensim

Gensim, doğal dil işleme ve metin madenciliği yapmak için kullanılan belgeler oluşturmak ve metinden özellikler çıkarmak için kullanılan ücretsiz bir Python kütüphanesidir. Radim Řehůřek ve RaRe Technologies'deki ekibi tarafından geliştirilmekte ve bakımı yapılmaktadır. Gensim, çeşitli boyutlardaki konuların uygulanması için güvenilir, verimli ve genişletilebilir bir çerçeve sağlamak üzere tasarlanmıştır. Vurgu ölçeklenebilirlik, performans ve kolay dağıtım üzerinde yatmaktadır.

Gensim, bir metin külliyatı veya bir belge koleksiyonu etrafında inşa edilen belgeler arasındaki 'mesafe' veya 'benzerlik' fikrine dayanmaktadır. Belgeler arasındaki mesafelerin ölçümünü kolaylaştırmak amacıyla belgeleri temsil etmek için vektör temsillerini kullanır. Gensim, belgeleri karşılaştırmak için iki ana yaklaşım sunar: konu modelleri (LDA, LSI) ve sözcük yerleştirmeleri (word2vec, eldiven).

Konu modelleri, bir belgenin herhangi bir yapı olmaksızın bir 'kelime torbası' veya bir kelime belirteçleri listesi olarak temsil edilebileceği varsayımına dayanmaktadır. Her kelime bir konuya karşılık gelir ve konu modeli, belgedeki her konuya bir ağırlık atar. Bu ağırlıklar daha sonra belgeleri karşılaştırmamıza ve hangi kelimelerin ve konuların daha önemli olduğunu belirlememize olanak tanır.

Kelime yerleştirmeler, yalnızca bir kelime torbası yerine kelimeler arasındaki bağlamı ve anlamsal ilişkileri hesaba katan daha karmaşık temsillerdir. Kelime gömmeler dilin çok daha doğru yorumlanmasını sağlar, bu nedenle doğal dil işleme ve metin madenciliği alanlarında popülerdirler. Kelime yerleştirmeler kelimelerden özellik vektörleri oluşturmak için kullanılır, böylece kelimeler ve belgeler arasındaki benzerliklerin karşılaştırılmasına olanak sağlanır.

Gensim ayrıca akış algoritmaları ve API erişimi gibi çok sayıda yararlı yardımcı program sağlar. Ayrıca kullanım kolaylığı, güçlü metin madenciliği ve doğal dil işleme modellerini hızlı ve zahmetsizce oluşturmak isteyen geliştiriciler ve veri bilimcileri arasında onu popüler kılmaktadır.