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
一：语料库的预训练
（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。）
由于语言和应用的多样性，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']]
texts的每一行代表一篇文档，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)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
print corpus[0]
#输出为： [(0, 1), (1, 1), (2, 1)]
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。
class MyCorpus(object):
def iter(self):
for line in open('mycorpus.txt'):
yield dictionary.doc2bow(line.lower().split())
二：主题向量的变换
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。
from gensim import models
tfidf = models.TfidfModel(iter) # iter是一个返回bow向量的迭代器
这两行代码将完成对iter中出现的每一个特征的IDF值的统计工作。
例如：
doc_bow = [(0, 1), (1, 1)]
print tfidf[doc_bow] # [(0, 0.70710678), (1, 0.70710678)]
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，可以先将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")
## 下一次使用
tfidf = models.TfidfModel.load("./model.tfidf")
关于Gensim模型更多的介绍，参考官网文档：API Reference（https://radimrehurek.com/gensim/apiref.html）
三：文档相似度的计算：构造LSI模型并将待检索的query和文本转化为LSI主题向量
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）：
转换之前的corpus和query均是BOW向量：
# 定义lsi空间向量模型
lsi_model = models.LsiModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)
# 将语料文本corpus变换为lsi主题向量
documents = lsi_model[corpus]
# 将待索引文本query变换为lsi主题向量
query_vec = lsi_model[query]
下一步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)
## 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
index = similarities.Similarity(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/test.index')
index = similarities.MatrixSimilarity.load('/tmp/test.index')
本文参考https://www.jianshu.com/p/9ac0075cc4c0
