python3.6对应的gensim

gensim是一款基于Python的自然语言处理库，它可以用于进行文本处理、情感分析、文本摘要、关键词提取等一系列NLP任务。gensim的核心组件是用来进行文本向量化的Word2Vec模型。

Word2Vec是一种基于神经网络的模型，可以将单词嵌入高维空间，并通过计算单词向量之间的相似度，实现词义的表示。在gensim中，Word2Vec的实现是通过训练语料库来生成词向量模型，然后使用该模型可以计算任意两个单词之间的相似度。

除了Word2Vec，gensim还包括一系列其他的模型，例如FastText、Doc2Vec等。FastText是Facebook开发的一种基于Word2Vec的模型，它可以学习到更加精细的单词表示，并且可以处理带有前缀或后缀的单词。Doc2Vec是用于生成文档向量的模型，可以用于比较文档之间的相似性。

总之，gensim是一个非常强大、灵活的NLP库，它适用于多种文本相关的任务，并且可以很容易地集成到Python工程中。Python3.6对应的gensim版本是3.6，用户可以通过pip安装进行使用。