主题模型Gensim入门系列

Gensim是一个开源的python工具包,主要实现自然语言的词向量模型和主题模型,可以实现词向量转换、文本相似性计算和文本分类等应用,其官网的简介为:topic modelling for humans。

 

在该工具包中,实现了word2vec,fastext词向量模型,LSA和LDA主题模型等。

 

Gensim的官网为:https://radimrehurek.com/gensim/index.html

Gensim的github地址为:https://github.com/RaRe-Technologies/gensim

Gensim文档地址:https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/index.html

 

Gensim的安装方法为:pip install gensim

                                     conda install gensim

 

本系列文章主要根据官方文档,介绍Gensim在自然语言中的应用,目前包含下面这些文章:

(1)主题模型Gensim入门系列之一:核心概念

(2)主题模型Gensim入门系列之二:语料和向量空间

(3)主题模型Gensim入门系列之三:主题和变换

(4)主题模型Gensim入门系列之四:文本相似度查询

你可能感兴趣的:(自然语言处理,主题模型,NLP,gensim,主题模型,自然语言处理)