Gensim es una biblioteca Python de código abierto para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Está diseñado para permitir a los usuarios desarrollar rápida y fácilmente aplicaciones que procesen grandes cantidades de texto y producir representaciones vectoriales de palabras adecuadas para una variedad de tareas, como clasificación, agrupación, modelado de temas, análisis de tendencias, similitud semántica y extracción de palabras clave. .
La biblioteca fue desarrollada inicialmente como un proyecto de Radim Rehurek, un informático y empresario checo que se dio cuenta de la necesidad de una biblioteca versátil que pudiera procesar rápidamente grandes cantidades de texto. Gensim, acrónimo de General Semi-supervised Learning, se lanzó por primera vez en 2009 y se escribió en Python.
Gensim emplea 2 enfoques principales para crear representaciones vectoriales de las palabras: arquitecturas de memoria distribuida (DOC2VEC) y redes neuronales siamesas (SNN). Ambos métodos permiten a Gensim detectar la relación semántica y sintáctica entre palabras o frases y calcular las relaciones entre ellas.
El rendimiento de Gensim depende en gran medida del tamaño del corpus y del número de dimensiones utilizadas en la representación vectorial de las palabras. Se ha utilizado para producir resultados impresionantes en tareas de análisis de sentimientos a gran escala y tiene importancia para los motores de búsqueda, el procesamiento de textos y el análisis de sentimientos de los clientes.
Gensim se ha convertido en una herramienta importante para los desarrolladores e investigadores que trabajan en PNL, automatizando diversas tareas tediosas y presentando un poderoso conjunto de herramientas para crear rápidamente funciones a partir de texto. Como resultado, la biblioteca se utiliza ampliamente en una variedad de campos, desde marketing digital hasta servicio al cliente.
Gensim es una de las bibliotecas de PNL más populares que existen y es probable que su importancia crezca a medida que aumenta la demanda de tecnologías de análisis de texto. La biblioteca ofrece una solución fácil de usar y rica en funciones para desarrollar rápidamente aplicaciones que den sentido a los datos de texto.
