Gensim是一个用于自然语言处理和文本分析的 Python 库，提供了许多强大的功能，包括文档的相似度计算、关键词提取和文档的主题分析，要开始使用Gensim，您需要安装它，再进行文本分析和NLP任务，安装Gensim可以使用pip：
Gensim是一个强大的Python库，用于执行主题建模和文本相似性分析等自然语言处理任务。使用Gensim进行主题建模（使用Latent Dirichlet Allocation，LDA）和文本相似性分析（使用 similarities 模块中的 MatrixSimilarity 或 SparseMatrixSimilarity 来计算文档相似度），代码如下：
另一种方法，在gensim下用 Wasserstein 距离方法计算文档相似度，代码如下：
Gensim 允许你使用 TF-IDF 权重和其他算法来提取文档中的关键词。你可以使用 models.TfidfModel 来计算 TF-IDF 权重，然后使用 model.get_document_topics 来获取文档的主题分布，代码如下：
gensim支持训练和使用 Word2Vec 模型，以将单词映射到低维向量空间。Word2Vec是一种词嵌入技术，它可以捕捉单词之间的语义关系，使得词汇可以在向量空间中表示。这对于词义相似度计算、单词聚类和其他自然语言处理任务非常有用，代码如下：
Gensim支持 FastText 模型，这是一个基于子词的嵌入模型，可以捕获单词的内部结构和形态，FastText在许多自然语言处理任务中表现出色，尤其在处理具有丰富形态变化的语言时非常有用，代码如下：
使用Gensim将文档表示为词袋模型和TF-IDF向量，从而将文档转化为数值表示形式，以便用于文本分类、文本检索和文本聚类等任务代码如下：
以上就是本文对Gensim库文本分析的 方法介绍，希望能够帮助大家处理解决文本分析问题，感兴趣的小伙伴可以亲自去试试！
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、Python必备开发工具
三、最新Python学习笔记
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
四、Python视频合集
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五、实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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