lsi python

LSI（潜在语义索引）是一种用于信息检索和文本挖掘的技术，它可以将文档表示为一个低维的潜在语义空间。LSI通过使用奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）来降低高维矩阵的维度，从而实现文本的语义分析和相似性计算。

在Python中，可以使用gensim库来实现LSI模型的训练和使用。以下是一个使用gensim库进行LSI模型训练和使用的示例代码：

from gensim import corpora, models

# 创建语料库
documents = ["I like to play football",
             "I enjoy playing football",
             "I love football",
             "I hate football"]

# 分词
tokenized_documents = [document.lower().split() for document in documents]

# 构建词典
dictionary = corpora.Dictionary(tokenized_documents)

# 构建语料库
corpus = [dictionary.doc2bow(document) for document in tokenized_documents]

# 训练LSI模型
lsi_model = models.LsiModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)

# 获取文档的LSI表示
document = "I like football"
vec_bow = dictionary.doc2bow(document.lower().split())
vec_lsi = lsi_model[vec_bow]

# 输出结果
print(vec_lsi)