gensim中的细节

本文深入解析gensim库及其在自然语言处理中的应用,特别是TF-IDF模型如何从文本中提取语义主题,通过计算词频和逆文档频率来确定关键词的重要性。

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gensim是自然语言处理中常用的一个Python库,常被用于word2vec和语义主题提取:

gensim中用于获取语义主题的常用方法是计算tfidf值。tfidf通过提取语义中的关键词信息来表达语音信息。

主要概念:

cropus:

存储的是为每一句话中的次的id和对应词在该句话中的词频。

如:我在学习gensim,利用gensim提取语义信息;

学习gensim利用提取语义信息
id01234567

cropus存取的信息为:

[ (0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 2), (4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1) ]

TfidfModel:

存取的是词与其对应的tfidf值,tfidf值通过文章的数量与该词出现的文章总数计算得到。

 

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