gensim是一款開源的第三方python工具包，用於從原始的非結構化的文字中，無監督地學習到文字隱層的主題向量表達。
它支援包括tf-idf，lsa，lda，和word2vec在內的多種主題模型演算法，
支援流式訓練，並提供了諸如相似度計算，資訊檢索等一些常用任務的api介面
基本概念
語料（corpus）：一組原始文字的集合，用於無監督地訓練文字主題的隱層結構。語料中不需要人工標註的附加資訊。在gensim中，corpus通常是乙個可迭代的物件（比如列表）。每一次迭代返回乙個可用於表達文字物件的稀疏向量。
向量（vector）：由一組文字特徵構成的列表。是一段文字在gensim中的內部表達。
稀疏向量（sparsevector）：通常，我們可以略去向量中多餘的0元素。此時，向量中的每乙個元素是乙個(key, value)的元組
模型（model）：是乙個抽象的術語。定義了兩個向量空間的變換（即從文字的一種向量表達變換為另一種向量表達）。
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