Gensim هي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP). وهو مصمم للسماح للمستخدمين بتطوير التطبيقات التي تعالج كميات كبيرة من النص بسرعة وسهولة وإنتاج تمثيلات متجهة للكلمات المناسبة لمجموعة متنوعة من المهام، مثل التصنيف، والتجميع، ونمذجة المواضيع، وتحليل الاتجاهات، والتشابه الدلالي، واستخراج الكلمات الرئيسية .
تم تطوير المكتبة في البداية كمشروع بواسطة راديم ريهوريك، عالم الكمبيوتر ورجل الأعمال التشيكي الذي أدرك الحاجة إلى مكتبة متعددة الاستخدامات يمكنها معالجة كميات كبيرة من النصوص بسرعة. تم إصدار Gensim، وهو اختصار للتعلم العام شبه الخاضع للإشراف، لأول مرة في عام 2009 ومكتوب بلغة بايثون.
يستخدم Gensim طريقتين رئيسيتين لإنشاء تمثيلات متجهة للكلمات: الذاكرة الموزعة (DOC2VEC) وبنية الشبكة العصبية السيامية (SNN). تسمح كلتا الطريقتين لـ Gensim باكتشاف الارتباط الدلالي والنحوي بين الكلمات أو العبارات وحساب العلاقات بينهما.
يعتمد أداء Gensim بشكل كبير على حجم النص وعدد الأبعاد المستخدمة في التمثيل المتجه للكلمات. وقد تم استخدامه لتحقيق نتائج مبهرة في مهام تحليل المشاعر على نطاق واسع، وله أهمية لمحركات البحث ومعالجة النصوص وتحليل مشاعر العملاء.
لقد أصبح Gensim أداة مهمة للمطورين والباحثين الذين يعملون في البرمجة اللغوية العصبية، حيث يقوم بأتمتة العديد من المهام الشاقة ويقدم مجموعة أدوات قوية لإنشاء ميزات من النص بسرعة. ونتيجة لذلك، يتم استخدام المكتبة على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من المجالات، بدءًا من التسويق الرقمي وحتى خدمة العملاء.
تعد Gensim إحدى مكتبات البرمجة اللغوية العصبية الأكثر شعبية، ومن المرجح أن تزداد أهميتها مع زيادة الطلب على تقنيات تحليل النصوص. توفر المكتبة حلاً سهل الاستخدام وغنيًا بالميزات للتطوير السريع للتطبيقات التي تفهم البيانات النصية.
