gensim

Gensim là một thư viện Python miễn phí để xây dựng tài liệu và trích xuất các tính năng từ văn bản, được sử dụng để tiến hành xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai thác văn bản. Nó được phát triển và duy trì bởi Radim Řehůřek và nhóm của ông tại RaRe Technologies. Gensim được thiết kế để cung cấp một khuôn khổ đáng tin cậy, hiệu quả và có thể mở rộng để triển khai các chủ đề ở nhiều quy mô khác nhau. Sự nhấn mạnh của nó nằm ở khả năng mở rộng, hiệu suất và triển khai dễ dàng.

Gensim dựa trên ý tưởng về 'khoảng cách' hoặc 'sự tương đồng' giữa các tài liệu, được xây dựng xung quanh một kho văn bản hoặc một tập hợp các tài liệu. Nó sử dụng các biểu diễn vectơ để biểu diễn các tài liệu nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho việc đo khoảng cách giữa các tài liệu. Gensim cung cấp hai cách tiếp cận chính để so sánh tài liệu: mô hình chủ đề (LDA, LSI) và nhúng từ (word2vec, găng tay).

Các mô hình chủ đề được xây dựng dựa trên giả định rằng một tài liệu có thể được biểu diễn dưới dạng một 'túi từ'—hoặc một danh sách các mã thông báo từ mà không có bất kỳ cấu trúc nào. Mỗi từ tương ứng với một chủ đề và mô hình chủ đề sẽ gán trọng số cho từng chủ đề trong tài liệu. Sau đó, các trọng số này cho phép chúng tôi so sánh các tài liệu và xác định những từ và chủ đề nào quan trọng hơn.

Việc nhúng từ là cách trình bày phức tạp hơn có tính đến ngữ cảnh và mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ thay vì chỉ là một túi từ. Tính năng nhúng từ cung cấp cách diễn giải ngôn ngữ chính xác hơn nhiều, đó là lý do tại sao chúng phổ biến trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai thác văn bản. Việc nhúng từ được sử dụng để tạo ra các vectơ đặc trưng từ các từ, cho phép so sánh sự giống nhau giữa các từ và tài liệu.

Gensim cũng cung cấp rất nhiều tiện ích hữu ích, như thuật toán phát trực tuyến và truy cập API. Ngoài ra, tính dễ sử dụng của nó khiến nó trở nên phổ biến với các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu, những người muốn xây dựng các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai thác văn bản mạnh mẽ và dễ dàng.