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Gensim（generate similarity）是一个简单高效的自然语言处理Python库，用于抽取文档的语义主题（semantic topics）。Gensim的输入是原始的、无结构的数字文本（纯文本），内置的算法包括Word2Vec，FastText，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA），潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）等，通过计算训练语料中的统计共现模式自动发现文档的语义结构。这些算法都是非监督的，这意味着不需要人工输入——仅仅需要一组纯文本语料。一旦发现这些统计模式后，任何纯文本（句子、短语、单词）就能采用语义表示简洁地表达。

特点

• Memory independence： 不需要一次性将整个训练语料读入内存，Gensim充分利用了Python内置的生成器（generator）和迭代器（iterator）用于流式数据处理，内存效率是Gensim设计目标之一。
• Memory sharing： 训练好的模型可以持久化到硬盘，和重载到内存。多个进程之间可以共享相同的数据，减少了内存消耗。
• 多种向量空间算法的高效实现： 包括Word2Vec，Doc2Vec，FastText，TF-IDF，LSA，LDA，随机映射等。
• 支持多种数据结构。
• 基于语义表示的文档相似度查询。

核心概念

corpus

一组纯文本的集合，在Gensim中，语料有两个角色：

1. 模型训练的输入。此时语料用于自动训练机器学习模型，如LsiModel，LdaModel，模型使用训练语料发现公共主题，初始化模型参数。因为Gensim聚焦于非监督模型，因此无需人工干预。
2. Documents to organize。模型训练好后，可以用于从新文档（训练语料中没有出现过的）抽取主题。

向量空间模型（vector space model，VSM）

在向量空间模型中，每一篇文档被表示成一组特征。特征可以认为是问答对（question-answer pair），例如：

1. How many times does the word $\textit{splonge}$
2. How many paragraphs does the document consist of? Two.
3. How many fonts does the document use? Five.

通常对于每一个question分配一个id，因此这篇文档可以表示成一系列的二元对$(1,0.0),(2,2.0),(3,5.0)$。如果我们事先知道所有的question，我们可以隐式的省略这些id只保留answer序列，简写成$(0.0,2.0,5.0)$，这组answer序列就可以被认为是一个向量，用于代表这篇文档。每一篇文档的questions都是相同的，因此在观察两个向量后，我们希望能够得到如下结论：两个向量很相似，因此原始文档一定也很相似。 当然，这个结论是否正确取决于questions选择的好坏。

我们最常用的词袋模型就是一种向量空间模型，question是词汇表中的词$w_i$是否出现在文档中，因此用词袋模型表示文档，向量的维度等于词汇表中单词的数量$V$。

sparse vector

为了节约空间，在Gensim中省略了所有值为0.0的元素，例如，对于上面的向量$(0.0,2.0,5.0)$，我们只需要写$[(2, 2.0),(3, 5.0)]$，向量中每一个元素是一个二元元组$(feature_{id}, feature_{value})$。如果某个特征在稀疏表示中缺省，可以很自然的认为其值为0.0。

streamed corpus

Gensim没有规定任何指定的数据格式，语料是一组稀疏向量序列。例如：$[[(2, 2.0),(3, 5.0)],[(3, 1.0)]]$是一个包含两篇文档的简单语料，两篇文档被表示成两个稀疏向量，第一个有两个非零元素，第二个有一个非零元素。这个例子中，我们将语料用Python中list表示，但是Gensim并没有规定语料必须表示成list，Numpy中array，Pandas中dataframe或者其他任何对象，迭代时，将依次产生这些稀疏向量。这个灵活性允许我们创建自己的语料类，直接从硬盘、网络、数据库……中流式产生稀疏向量。

model, transformation

Gensim中用model指代将一篇文档转换（transform）为另一种形式的模型代码以及相关参数，因为文档被表示成向量，因此model可以认为是从一个向量空间到另一个向量空间的变换，这个变换的参数是从训练数据中学习得到的。训练好的models可以被持久化到硬盘，之后在重载回来，无论是在新的训练文档中继续训练还是用于转换一篇文档。Gensim实现了很多模型，比如：Word2Vec，LsiModel，LdaModel，FastText等，具体的可以参考Gensim API。

一个例子

给定语料包含9篇文档，12个特征：

corpus=[[(0, 1.0), (1, 1.0), (2,1.0)],
        [(2, 1.0), (3, 1.0), (4, 1.0), (5, 1.0), (6, 1.0), (8, 1.0)],
        [(1, 1.0), (3, 1.0), (4, 1.0), (7, 1.0)],
        [(0, 1.0), (4, 2.0), (7, 1.0)],
        [(3, 1.0), (5, 1.0), (6, 1.0)],
        [(9, 1.0)],
        [(9, 1.0), (10, 1.0)],
        [(9, 1.0), (10, 1.0), (11, 1.0)],
        [(8, 1.0), (10, 1.0), (11, 1.0)]]

这个例子中，我们用Python二维list存储语料，每个内层list表示一篇文档，其中的二元元组表示$(feature_{id}, feature_{value})$。接下来，我们初始化一个转换：

from gensim import corpora, models, similarities

tfidf = models.TfidfModel(corpus)

我们采用tfidf模型训练这个转换，即原始bag-of-words向量$\rightarrow$tfidf向量，训练好的模型存储在变量tfidf中，接下来我们用这个tfidf模型将一篇新的文档vec转换为tfidf向量：

vec = [(0, 1), (4, 1)]
print(tfidf[vec])

得到的结果是$[(0, 0.80752440244407231), (4, 0.58983416267400446)]$。同样，我们可以利用语料的tfidf向量训练一个相似度计算模型：

index = similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus], num_features=12)

然后计算文档vec与语料每一篇文档的相似度：

sims = index[tfidf[vec]]
print(list(enumerate(sims)))

得到的结果是$[(0, 0.4662244), (1, 0.19139354), (2, 0.24600551), (3, 0.82094586), (4, 0.0), (5, 0.0), (6, 0.0), (7, 0.0), (8, 0.0)]$，表示vec与第一篇文档有46.6%的相似度，与第二篇文档有19.1%的相似度……

总结

gensim的处理流程也可以分为三步：首先将文档表示成特征向量，然后利用训练语料训练转换模型，最后将训练好的模型应用到新文档上。

参考文献

gensim introductiongensim tutorials