基本概念
作为自然语言处理爱好者，大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧，这是一款具备多种功能的神器。
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
词汇概念
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（SparseVector）：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)的元组
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）。