gensim文档相似性排序

您可以使用gensim库中的相似性排序函数来实现文档的相似性排序。具体步骤如下：

1. 首先，您需要将所有文档转换为词袋模型，使用gensim库中的Dictionary和corpora模块来实现：

from gensim import corpora

# 将所有文档转换为词袋模型
texts = [['human', 'interface', 'computer'],
         ['survey', 'user', 'computer', 'system', 'response', 'time'],
         ['eps', 'user', 'interface', 'system'],
         ['system', 'human', 'system', 'eps'],
         ['user', 'response', 'time'],
         ['trees'],
         ['graph', 'trees'],
         ['graph', 'minors', 'trees'],
         ['graph', 'minors', 'survey']]

dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

2. 接下来，您需要使用gensim库中的TF-IDF模型来计算每个文档的TF-IDF向量：

from gensim import models

# 计算TF-IDF向量
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]

3. 然后，您可以使用gensim库中的相似性排序函数来计算文档之间的相似性得分，例如使用余弦相似度：

from gensim import similarities

# 计算余弦相似度
index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)
sims = index[corpus_tfidf]

4. 最后，您可以使用numpy库中的argsort函数来对相似性得分进行排序，得到每个文档的相似文档集合：

import numpy as np

# 对相似性得分进行排序
sorted_sims = np.argsort(-sims, axis=1)

# 打印每个文档的相似文档集合
for i, doc in enumerate(sorted_sims):
    print('Document', i, ':', doc)

这样就可以得到每个文档的相似文档集合，其中相似度得分越高的文档排在前面。