gensim 相似度

gensim是一个通过衡量词组（或更高级结构，如整句或文档）模式来挖掘文档语义结构的工具。它有三个核心概念：文集（语料）->向量->模型。在gensim中，我们可以使用TfidfModel来计算文档之间的相似度。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本相似度计算方法，它可以衡量一个词对于一个文档集合的重要性。通过将文档转化为向量表示，并使用TF-IDF模型来计算文档之间的相似度。

在使用gensim计算TF-IDF相似度之前，需要先进行分词处理。在中文分词中，将一个句子切分成词的序列是非常重要的一个环节，因为文本相似度计算需要以词为单位进行分析。可以使用中文分词工具（比如jieba）将原始文档进行分词处理，然后使用gensim的corpora模块将分词后的文本转化为语料库，并为每个出现的单词分配一个唯一的整数ID。

接下来，使用gensim的doc2bow()函数将文本表示成向量，该函数计算每个不同单词的出现次数，将单词转换为整数单词ID，并将结果作为稀疏向量返回。通过将文本表示成向量，我们可以计算文档之间的相似度。

对于计算TF-IDF相似度，可以使用gensim的TfidfModel来训练模型。TfidfModel将文集作为输入，并返回一个可以计算TF-IDF向量的模型。使用训练好的模型，可以计算任意两个文档之间的相似度。

总结起来，gensim可以通过计算TF-IDF向量来衡量文档之间的相似度。首先，需要进行分词处理和建立语料库；然后，使用TfidfModel训练模型；最后，使用模型计算文档之间的相似度。