基于Gensim的Python的文本分析方法：TFIDF LDA1、简介2、中文文本预处理3、Gensim文本挖掘3.1 TFIDF文本分析3.2 LDA文本分析4、总结 1、简介 文本数据的挖掘在当今互发达的联网环境下显得越来越具有价值，数据分析师Seth Grimes曾指出“80%的商业信息来自非结构化数据。本文以中文文本数据作为分析对象，针对中文文本存在的特征进行文本预处理，并调用Gensim工具包实现对文本的TFIDF建模已经LDA建模，从文本中抽取出的特征进行表征文本信息，可用于后续文本相似度、个性化推荐等研究。 2、中文文本预处理 首先，观察如下一条用户在网上所发表的评论： 不难

Doc2Vec文本分类 文本分类模型，该模型使用gensim Doc2Vec生成段落嵌入，并使用scikit-learn Logistic回归进行分类。 数据集 25,000个IMDB电影评论，特别选择用于情感分析。 评论的情绪是二进制的（1表示肯定，0表示否定）。 与以下出版物相关联地收集了此源数据集： Andrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher Potts. (2011). "Learning Word Vectors for Sentiment An

自然语言处理（NLP）工具包，window版本 64-bit，python3.8.3环境，gensim-3.8.3-cp38-cp38-win_amd64(1).whl。

python的第三方库gensim-3.8.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl文件，从官网下太慢了，因此放上来分享给需要的人。

、使用python gensim库用LDA处理20newsgroups数据集。 此代码使用gensim库将LDA（潜在Dirichlet分配）应用于20newsgroups数据集。

用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析（有数据集，LDA例子）

主要介绍了python gensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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word2vec测试数据及训练代码，包含Gensim，Tensorflow等代码

使用gensim.downloader报错找不到information.json时，将此文件放到C:\Users\USER_NAME\gensim-data文件夹下即可