主题模型 Python 工具包 Gensim

• 授权协议: LGPL-2.1
• 开发语言: Python
• 操作系统: 跨平台
• 软件首页: http://radimrehurek.com/gensim/
• 软件文档: https://github.com/RaRe-Technologies/gensim

软件介绍

Gensim是一个相当专业的主题模型Python工具包。在文本处理中，比如商品评论挖掘，有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度，以此衡量评论的客观性。评论和商品描述的相似度越高，说明评论的用语比较官方，不带太多感情色彩，比较注重描述商品的属性和特性，角度更客观。gensim就是  Python 里面计算文本相似度的程序包。

示例代码：

针对商品评论和商品描述之间的相似度，怎么使用gensim来计算？

原理

1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。

搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度，从而把最相似的排在最前返回给用户。

2、主要使用的算法是tf-idf

tf：term frequency词频

idf：inverse document frequency倒文档频率

主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

• 第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。

• 第三步：统计网页（文档）总数M。

• 第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。则该词的tf-idf 为：n/N * 1/(m/M) （还有其它的归一化公式，这里是最基本最直观的公式）

• 第四步：重复第三步，计算出一个网页所有词的tf-idf 值。

• 第五步：重复第四步，计算出所有网页每个词的tf-idf 值。

3、处理用户查询

• 第一步：对用户查询进行分词。

• 第二步：根据网页库（文档）的数据，计算用户查询中每个词的tf-idf 值。

4、相似度的计算

使用余弦相似度来计算用户查询和每个网页之间的夹角。夹角越小，越相似。

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