Gensim官方教程翻译（一）——快速入门

为了方便自己学习，翻译了官方的教程，原文：http://radimrehurek.com/gensim/tutorial.html。

本教程按照一系列的实例组织，用以突出gensim的各种特征。本教程的受众是熟悉Python，已经安装了gensim，而且阅读过介绍的读者。

本教程包括为以下几个部分：

语料库与向量空间

从字符串到向量
语料库流-一次一个文档
语料库格式
与NumPy和SciPy的兼容性

主题与转换

转换接口
可用的转换

相似性查询

相似性接口
接下来做什么？

对于英文维基百科的实验

准备语料库
潜在语义分析
隐含狄利克雷分配

分布式计算

为什么需要分布式计算？
先决条件
核心概念
可用的分布式算法

预备

所有的例子都可以复制到你的Python解释器窗口。IPython的cpaste命令对于复制-粘贴代码片段十分方便，包括开头无意义的“>>>”字符。

Gensim使用Python标准的日志类来记录不同优先级的各种事件，想要激活日志（可选的），运行如下代码：

>>> import logging
>>> logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

快速入门

首先，让我们导入gensim并创建一个小小的语料库，其中有9篇文档和12个属性[1]：

>>> from gensim import corpora, models, similarities
>>>
>>> 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)]]

语料库是一个简单的对象，我们能够通过不断迭代从中取出用稀疏向量代表的文档。如果你不熟悉向量空间模型，我们将会在下一个教程《语料库与向量空间》填平原始字符串、语料库、稀疏向量之间的鸿沟。

如果你熟悉向量空间模型，你可能也知道如何将你的文档解析、转换为向量，并且也知道这些转换对接下来的应用的会产生什么影响。

作者注：在这个例子中我们的整个语料作为一个Python List被存在内存中。但是，语料库接口仅仅规定一个语料库必须支持迭代取出其文档。对于特别大的语料库，最好将整个语料库存在硬盘上，并且按序一次取出一篇文档。所有的操作和转换通过一种语料库大小无关的方式实现，内存依赖较低。

接下来，让我们初始化一个转换

>>> tfidf = models.TfidfModel(corpus)

转换就是将文档的一种向量表示方法转换为另一种（，以便我们从特定的角度更好地分析数据）：

>>> vec = [(0, 1), (4, 1)]
>>> print(tfidf[vec])
[(0, 0.8075244), (4, 0.5898342)]

在此，我们使用了Tf-Idf，这是一种简单的转换。它要求输入的文档用带有词频的词袋的方法表示，可以用来降低常用词的权重（相对地提高了罕见词的权重）。它还会把结果向量的长度调整为单位长度（指欧几里得范数）。
转化方法详情，请看教程《主题与转换》

为了将整个语料库通过Tf-idf转化并索引，以便相似度查询，需要做如下准备：

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

为了查询我们需要的向量vec相对于其他所有文档的相似度，需要：

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

如何解释这些输出呢？文档0（第1个文档）与vec的相似度为0.466=46.6%，第二个文档与vec的相似度为19.1，依次类推。 因此，根据Tfidf文档表示方法和余弦相似度方法，与我们的查询文档vec最相似的文档为3号文档，相似度达到82.1%。注意：4-8号文档与vec没有任何公共的属性，因此相似度为0.0。
了解详细请看《相似度查询》教程。

[1]	This is the same corpus as used in Deerwester et al. (1990): Indexing by Latent Semantic Analysis, Table 2.