Gensim库
Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。
Gensim库的安装
gensim可以安装在Windows、Linux和Mac OS以及其他的平台，但是它需要依赖python环境和numpy库以及scipy库。
在线安装
pip install gensim
离线安装
首先选择合适的版本，下载Gensim的whl文件：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gensim
然后找到文件的位置，再用安装命令安装 pip install D:\Anaconda3\Scripts\gensim‑3.5.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
基本概念
语料（Corpus）：一组原始文本的集合，用于无监督地训练文本主题的隐层结构。语料中不需要人工标注的附加信息。在Gensim中，Corpus通常是一个可迭代的对象（比如列表）。每一次迭代返回一个可用于表达文本对象的稀疏向量。
向量（Vector）：由一组文本特征构成的列表。是一段文本在Gensim中的内部表达。
稀疏向量（Sparse Vector）：通常，我们可以略去向量中多余的0元素。此时，向量中的每一个元素是一个(key, value)的tuple。
模型（Model）：是一个抽象的术语。定义了两个向量空间的变换（即从文本的一种向量表达变换为另一种向量表达）。
将文档集做成语料库
1、我们需要从文档集中获得词库
1) 分词
2) 去掉没有意义的冠词
3) 去低频词: 去掉只在出现过一次的单词(避免我们的语料库矩阵太稀疏了)
4) 将剩下的词做成词库
2、根据词库处理文档集,转化为语料库
#文档集
documents = ["Human machine interface for lab abc computer applications",
"A survey of user opinion of computer system response time",
"The EPS user interface management system",
"System and human system engineering testing of EPS",
"Relation of user perceived response time to error measurement",
"The generation of random binary unordered trees",
"The intersection graph of paths in trees",
"Graph minors IV Widths of trees and well quasi ordering",
"Graph minors A survey"]
#去冠词,连接词等
stoplist = set('for a of the and to in'.split())
texts = [[word for word in document.lower().split() if word not in stoplist]
for document in documents]
#统计词频
from collections import defaultdict
frequency = defaultdict(int)
for text in texts:
for token in text:
frequency[token] += 1
#去掉低频词
texts = [[token for token in text if frequency[token] > 1]
for text in texts]
from pprint import pprint
pprint(texts)
#获取词库dictionary
from gensim import corpora
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
dictionary.save('/tmp/deerwester.dict')
print(dictionary)
print(dictionary.token2id)
#将文档转为语料库corpus
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
print(corpus)训练语料的预处理
训练语料的预处理指的是将文档中原始的字符文本转换成Gensim模型所能理解的稀疏向量的过程。
通常，我们要处理的原生语料是一堆文档的集合，每一篇文档又是一些原生字符的集合。在交给Gensim的模型训练之前，我们需要将这些原生字符解析成Gensim能处理的稀疏向量的格式。
由于语言和应用的多样性，Gensim没有对预处理的接口做出任何强制性的限定。通常，我们需要先对原始的文本进行分词、去除停用词等操作，得到每一篇文档的特征列表。例如，在词袋模型中，文档的特征就是其包含的word：
texts = [['human', 'interface', 'computer'],
['survey', 'user', 'computer', 'system', 'response', 'time'],
['eps', 'user', 'interface', 'system'],
['system', 'human', 'system', 'eps'],
['user', 'response', 'time'],
['trees'],
['graph', 'trees'],
['graph', 'minors', 'trees'],
['graph', 'minors', 'survey']]其中，corpus的每一个元素对应一篇文档。
接下来，我们可以调用Gensim提供的API建立语料特征（此处即是word）的索引字典，并将文本特征的原始表达转化成词袋模型对应的稀疏向量的表达。依然以词袋模型为例：
from gensim import corpora
dictionary = corpora.Dictionary(texts) # 综合获取所有单词，作为综合特征（语料库）
print(dictionary)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] # 利用语料特征，为每一句话，建立稀疏向量（这里是bow向量）。对应特征（单词）出现的次数
print(corpus)到这里，训练语料的预处理工作就完成了。我们得到了语料中每一篇文档对应的稀疏向量（这里是bow向量）；向量的每一个元素代表了一个word在这篇文档中出现的次数。值得注意的是，虽然词袋模型是很多主题模型的基本假设，这里介绍的doc2bow函数并不是将文本转化成稀疏向量的唯一途径。在下一小节里我们将介绍更多的向量变换函数。
最后，出于内存优化的考虑，Gensim支持文档的流式处理。我们需要做的，只是将上面的列表封装成一个Python迭代器；每一次迭代都返回一个稀疏向量即可。
# 流式处理，内存优化
class MyCorpus(object):
def __iter__(self):
for line in open('mycorpus.txt'):
# 假设文档中每行是一个句子，使用空格分割
yield dictionary.doc2bow(line.lower().split(' '))主题向量的变换
对文本向量的变换是Gensim的核心。通过挖掘语料中隐藏的语义结构特征，我们最终可以变换出一个简洁高效的文本向量。
在Gensim中，每一个向量变换的操作都对应着一个主题模型，例如上一小节提到的对应着词袋模型的doc2bow变换。每一个模型又都是一个标准的Python对象。下面以TF-IDF模型为例，介绍Gensim模型的一般使用方法。
首先是模型对象的初始化。通常，Gensim模型都接受一段训练语料（注意在Gensim中，语料对应着一个稀疏向量的迭代器）作为初始化的参数。显然，越复杂的模型需要配置的参数越多。
from gensim import models
tfidf = models.TfidfModel(corpus)其中，corpus是一个返回bow向量的迭代器。这两行代码将完成对corpus中出现的每一个特征的IDF值的统计工作。
接下来，我们可以调用这个模型将任意一段语料（依然是bow向量的迭代器）转化成TFIDF向量（的迭代器）。需要注意的是，这里的bow向量必须与训练语料的bow向量共享同一个特征字典（即共享同一个向量空间）。
doc_bow = [(0, 1), (1, 1)] # 表示语料库中的第0个单词出现1次，第1个单词出现1次
print(tfidf[doc_bow]) # 将语料转化为TFIDF向量注意：同样是出于内存的考虑，model[corpus]方法返回的是一个迭代器。如果要多次访问model[corpus]的返回结果，可以先讲结果向量序列化到磁盘上。
我们也可以将训练好的模型持久化到磁盘上，以便下一次使用：
tfidf.save("./model.tfidf") # 存储模型
tfidf = models.TfidfModel.load("./model.tfidf") # 加载模型Gensim内置了多种主题模型的向量变换，包括LDA，LSI，RP，HDP等。这些模型通常以bow向量或tfidf向量的语料为输入，生成相应的主题向量。所有的模型都支持流式计算。
文档相似度的计算
在得到每一篇文档对应的主题向量后，我们就可以计算文档之间的相似度，进而完成如文本聚类、信息检索之类的任务。在Gensim中，也提供了这一类任务的API接口。
以信息检索为例。对于一篇待检索的query，我们的目标是从文本集合中检索出主题相似度最高的文档。
首先，我们需要将待检索的query和文本放在同一个向量空间里进行表达（以LSI向量空间为例）：
from gensim import similarities
# 构造LSI模型并将待检索的query和文本转化为LSI主题向量
# 转换之前的corpus和query均是BOW向量
lsi_model = models.LsiModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)
documents = lsi_model[corpus]
query = dictionary.doc2bow(['search','word'])
query_vec = lsi_model[query]接下来，我们用待检索的文档向量初始化一个相似度计算的对象：
index = similarities.MatrixSimilarity(documents)我们也可以通过save()和load()方法持久化这个相似度矩阵：
index.save('tmp/deerwester.index')
index = similarities.MatrixSimilarity.load('tmp/deerwester.index')注意：如果待检索的目标文档过多，使用similarities.MatrixSimilarity类往往会带来内存不够用的问题。此时，可以改用similarities.Similarity类。二者的接口基本保持一致。
最后，我们借助index对象计算任意一段query和所有文档的（余弦）相似度：
sims = index[query_vec] # return: an iterator of tuple (idx, sim)Word2vec
在Gensim中实现word2vec模型非常简单。首先，我们需要将原始的训练语料转化成一个sentence的迭代器；每一次迭代返回的sentence是一个word（utf8格式）的列表：
class MySentences(object):
def __init__(self, dirname):
self.dirname = dirname
def __iter__(self):
for fname in os.listdir(self.dirname):
for line in open(os.path.join(self.dirname, fname)):
yield line.split()
sentences = MySentences('/some/directory') # a memory-friendly iterator接下来，我们用这个迭代器作为输入，构造一个Gensim内建的word2vec模型的对象（即将原始的one-hot向量转化为word2vec向量）：
model = gensim.models.Word2Vec(sentences)如此，便完成了一个word2vec模型的训练。
我们也可以指定模型训练的参数，例如采用的模型（Skip-gram或是CBoW）；负采样的个数；embedding向量的维度等。具体的参数列表在这里
同样，我们也可以通过调用save()和load()方法完成word2vec模型的持久化。此外，word2vec对象也支持原始bin文件格式的读写。
Word2vec对象还支持online learning。我们可以将更多的训练数据传递给一个已经训练好的word2vec对象，继续更新模型的参数：
model = gensim.models.Word2Vec.load('/tmp/mymodel')
model.train(more_sentences)若要查看某一个word对应的word2vec向量，可以将这个word作为索引传递给训练好的模型对象：
model['computer'] # raw NumPy vector of a word计算两个词之间的余弦距离
y2=model.similarity("好", "还行") #计算两个词之间的余弦距离
print(y2)计算与某个词最相近的词
for i in model.most_similar(u"滋润"): #计算余弦距离最接近“滋润”的10个词
print(i[0],i[1])保存模型、加载模型
# 保存模型，以便重用
model.save("书.model")
# 对应的加载方式
# model_2 =word2vec.Word2Vec.load("text8.model")
odel = word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format('/tmp/vectors.txt', binary=False) # 载入 .txt文件
# using gzipped/bz2 input works too, no need to unzip:
model = word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format('/tmp/vectors.bin.gz', binary=True) # 载入 .bin文件增量训练
不能对C生成的模型进行再训练。
# 增量训练
model = gensim.models.Word2Vec.load(temp_path)
more_sentences = [['Advanced', 'users', 'can', 'load', 'a', 'model', 'and', 'continue', 'training', 'it', 'with', 'more', 'sentences']]
model.build_vocab(more_sentences, update=True)
model.train(more_sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter)参考文章：https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/80452334