Q：这篇文章主要讲什么？
Ａ：
这篇文章主要讨论如何用python来做一些简单的文本处理——文本相似度比较。
谈起python的自然语言处理，肯定会让人想起NLTK。不过上面这两个任务并不需要NLTK这个库，只是用到了gensim。由于涉及中文，所以还用到了jieba来做中文分词。
Ｑ：Gensim是什么东西？
Ａ：
首先说说gensim是个怎样的python库吧。
由于这篇笔记只记录最简单的用法，所以gensim更详细的介绍，更强大的功能请到官网阅读文档：<a href="http://radimrehurek.com/gensim/">gensim官网</a>。不懂英文？赶紧去补啊！
gensim
Gensim is a free Python library designed to automatically extract semantictopics from documents, as efficiently (computer-wise) and painlessly (human-wise) as possible.
简单来说，gensim的主要功能有把文本转为向量（scikit-learn也能做到），抽取文本中的关键词（jieba也能做到），比较两个文本的相似度，甚至是计算一个查询（本质也是一个文本）与一个文档集合中所有文档的关联程度（这个似乎只有gensim能做，sklearn和jieba都不能）。更强大的是，gensim库实现了word2vec算法（其实我目前不懂这个算法的原理）！。
gensim有三个主要模块——
- corpora：将文本转为向量，提供存储文本矩阵的方法。这里生产的向量形式是最基本的，族简单的，仅仅是为文档建立词典，然后计数文档中每个词出现的次数。
- models：将corpora生产的简单向量转化为其他各种不同的向量。可以选择的向量模型有TFIDF, LSI, RP, LDA, HDP等。用户可以先用corpora模块把文本转为简单向量，再用models模块得到自己需要的向量形式。
- similarites：提供计算文本相似度方法的模块。
gensim其他更强大的功能还没列出，所以想要深入学习就得去官网查阅文档了。
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Q：如何使用gensim来计算文本相似度？
Ａ：
计算一个查询（字符串）与文档集中所有文档的相似度是搜索引擎的核心功能模块之一。gensim计算文本相似度的的套路就是先用copora模块把文档转为简单的稀疏矩阵；然后用models模块得到符合需要的向量模型；最后用similarities模块计算相似度。下面用一个案例来说明怎样计算文本相似度。
假设现在有一个八个文档组成的文档集：
texts = [
'什么是股票？',
'股票是个什么玩意？',
'新手怎样入门炒股？',
'现在股市的风险大吗？',
'python的自然语言处理',
'gensim的主要功能有把文本转为向量',
'提供存储文本矩阵的方法',
'这篇文章主要讨论如何用python来做一些简单的文本处理'
]
由于文本转向量算法的原理是统计文本中每个单词出现的个数，所以我们还要把文档集里的每个文档切词，也就是说把一个文档编程一个单词列表（或者数组，或者任何数据容器iterable）。西方语言由于先天就用空格把词分开，而类似中文的东方语言则需要特定的分词模块。一个常用的中文分词模块是jieba分词——可以分词、可以做词性标注、可以抽取关键字的分词模块。详见官方文档（当然是中文的）。
docs = [jieba.lcut_for_search(i) for i in texts] #返回一个包含着很多单词列表的列表。
In [4]: print docs
[[u'\u4ec0\u4e48', u'\u662f', u'\u80a1\u7968', u'\uff1f'], [u'\u80a1\u7968', u'\u662f', u'\u4e2a', u'\u4ec0\u4e48', u'\u73a9\u610f', u'\uff1f'], [u'\u65b0\u624b', u'\u600e\u6837', u'\u5165\u95e8', u'\u7092\u80a1', u'\uff1f'], [u'\u73b0\u5728', u'\u80a1\u5e02', u'\u7684', u'\u98ce\u9669', u'\u5927', u'\u5417', u'\uff1f'], [u'python', u'\u7684', u'\u81ea\u7136', u'\u8bed\u8a00', u'\u81ea\u7136\u8bed\u8a00', u'\u5904\u7406'], [u'gensim', u'\u7684', u'\u4e3b\u8981', u'\u529f\u80fd', u'\u6709', u'\u628a', u'\u6587\u672c', u'\u8f6c\u4e3a', u'\u5411\u91cf'], [u'\u63d0\u4f9b', u'\u5b58\u50a8', u'\u6587\u672c', u'\u77e9\u9635', u'\u7684', u'\u65b9\u6cd5'], [u'\u8fd9', u'\u6587\u7ae0', u'\u7bc7\u6587\u7ae0', u'\u4e3b\u8981', u'\u8ba8\u8bba', u'\u5982\u4f55', u'\u7528', u'python', u'\u6765', u'\u505a', u'\u4e00\u4e9b', u'\u7b80\u5355', u'\u7684', u'\u6587\u672c', u'\u672c\u5904', u'\u5904\u7406', u'\u6587\u672c\u5904\u7406']]
＃原谅我的机器在打印整个列表时，所有中文会变成unicode编码
下一步是构建文档集（单词列表集）的词典，然后利用词典来用向量表示文档
In [10]: dic = corpora.Dictionary(docs)
In [11]: print dic #这个词典给文档集中每个单词编号
Dictionary(45 unique tokens: [u'\u98ce\u9669', u'\u672c\u5904', u'\u7684', u'\u5904\u7406', u'\u4ec0\u4e48']...)
In [12]: corpus = [dic.doc2bow(i) for i in docs]
In [13]: print corpus
[[(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1)], [(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1), (4, 1), (5, 1)], [(3, 1), (6, 1), (7, 1), (8, 1), (9, 1)], [(3, 1), (10, 1), (11, 1), (12, 1), (13, 1), (14, 1), (15, 1)], [(12, 1), (16, 1), (17, 1), (18, 1), (19, 1), (20, 1)], [(12, 1), (21, 1), (22, 1), (23, 1), (24, 1), (25, 1), (26, 1), (27, 1), (28, 1)], [(12, 1), (25, 1), (29, 1), (30, 1), (31, 1), (32, 1)], [(12, 1), (16, 1), (17, 1), (24, 1), (25, 1), (33, 1), (34, 1), (35, 1), (36, 1), (37, 1), (38, 1), (39, 1), (40, 1), (41, 1), (42, 1), (43, 1), (44, 1)]]
＃这是稀疏矩阵的一种形式，每个列表的每个括号表示（词编号，词的出现次数）
这样一来，文本就转换成矩阵了。不过这个矩阵的向量模型非常简单，我们要用一个高级一点的LSI(潜语义分析)向量模型来做相似度计算。应用models模块的可以做到向量模型的转换。
In [14]: lsi = models.LsiModel(corpus, id2word=dic, num_topics=2)
向量模型转换完成，下面开始进行计算相似度的工作。为了方便和明显，我们计算一下“股票”这个词和“文本”这两个查询与文档集中八个文档的相似度。如果没有意外，按照我们的直觉，我们会看到“股票”这个查询和文档集中前四个文档比较相似，“文本”这个查询和文档集中后四个文档比较相似。
In [21]: qurey1 = "股票" #首先把这两个查询也变成向量
...: qurey2 = '文本'
...: vec_query1 = dic.doc2bow([qurey1])
...: vec_query2 = dic.doc2bow([qurey2])
In [22]: index = similarities.MatrixSimilarity(lsi[corpus])
＃然后建立索引（估计是倒排词表，下面的就不怎么懂了）
In [23]: sims1 = index[lsi[vec_query1]]
...: sims2 = index[lsi[vec_query2]]
＃得到了查询语句与哥哥文档的相似度
In [24]: sims_result1 = sorted(enumerate(sims1), key=lambda item: -item[1])
...: sims_result2 = sorted(enumerate(sims2), key=lambda item: -item[1])
＃给结果排一下序
In [25]: print sims_result1
[(1, 0.99990207), (0, 0.99984658), (2, 0.99941468), (3, 0.93057805), (6, 0.31655648), (5, 0.27374423), (4, 0.12518336), (7, -0.11772308)]
In [27]: print sims_result2
[(4, 0.99776512), (7, 0.98443955), (5, 0.97619325), (6, 0.96549642), (3, 0.4200055), (2, 0.092727646), (0, 0.076089963), (1, 0.07257086)]
很明显的看到“股票”这个查询和文档集中前四个文档比较相似，“文本”这个查询和文档集中后四个文档比较相似，这也是符合我们的常识的。
完整代码：
#coding: utf-8
import sys, jieba
from gensim import corpora, models, similarities
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
texts = [
'什么是股票？',
'股票是个什么玩意？',
'新手怎样入门炒股？',
'现在股市的风险大吗？',
'python的自然语言处理',
'gensim的主要功能有把文本转为向量',
'提供存储文本矩阵的方法',
'这篇文章主要讨论如何用python来做一些简单的文本处理'
]
docs = [jieba.lcut_for_search(i) for i in texts]
dic = corpora.Dictionary(docs)
corpus = [dic.doc2bow(i) for i in docs]
lsi = models.LsiModel(corpus, id2word=dic, num_topics=2)
qurey1 = "股票"
qurey2 = '文本'
vec_query1 = dic.doc2bow([qurey1])
vec_query2 = dic.doc2bow([qurey2])
index = similarities.MatrixSimilarity(lsi[corpus])
sims1 = index[lsi[vec_query1]]
sims2 = index[lsi[vec_query2]]
sims_result1 = sorted(enumerate(sims1), key=lambda item: -item[1])
sims_result2 = sorted(enumerate(sims2), key=lambda item: -item[1])
print sims_result1
print sims_result2
由于作者对于文本处理和gensim的原理还不太懂，如有不当之处，欢迎高手指点。
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