如何用gensim对文本分类

可以使用gensim中的Doc2Vec模型进行文本分类。具体步骤包括以下几步：

1. 准备文本数据，将其预处理（例如分词、去除停用词等），并按类别进行分类。
2. 对每个文本，使用Doc2Vec模型训练其向量表示。可以使用PV-DBOW或PV-DM算法。
3. 将训练好的文本向量和类别标签放入分类器中进行训练（例如使用逻辑回归、SVM等算法）。
4. 使用训练好的分类器对新文本进行分类。

需要注意的是，文本预处理和模型训练的参数设置会对分类结果有一定影响，需要进行调参和优化。