Gensim adalah pustaka Python open source untuk Natural Language Processing (NLP). Hal ini dirancang untuk memungkinkan pengguna dengan cepat dan mudah mengembangkan aplikasi yang memproses teks dalam jumlah besar dan untuk menghasilkan representasi vektor kata-kata yang sesuai untuk berbagai tugas, seperti klasifikasi, pengelompokan, pemodelan topik, analisis tren, kesamaan semantik, dan ekstraksi kata kunci. .
Perpustakaan ini awalnya dikembangkan sebagai proyek oleh Radim Rehurek, seorang ilmuwan komputer dan pengusaha asal Ceko yang menyadari perlunya perpustakaan serbaguna yang dapat dengan cepat memproses teks dalam jumlah besar. Gensim yang merupakan singkatan dari General Semi-supervised Learning pertama kali dirilis pada tahun 2009 dan ditulis dengan Python.
Gensim menggunakan 2 pendekatan utama untuk membuat representasi vektor dari kata-kata: Memori Terdistribusi (DOC2VEC) dan arsitektur Jaringan Neural Siam (SNN). Kedua metode ini memungkinkan Gensim mendeteksi keterkaitan semantik dan sintaksis antara kata, atau frasa, dan menghitung hubungan di antara keduanya.
Performa Gensim sangat bergantung pada ukuran korpus dan jumlah dimensi yang digunakan dalam representasi vektor kata. Ini telah digunakan untuk memberikan hasil yang mengesankan pada tugas analisis sentimen skala besar, dan penting untuk mesin pencari, pemrosesan teks, dan analisis sentimen pelanggan.
Gensim telah menjadi alat penting bagi pengembang dan peneliti yang mengerjakan NLP, mengotomatiskan berbagai tugas yang membosankan dan menghadirkan seperangkat alat yang canggih untuk membuat fitur dari teks dengan cepat. Hasilnya, perpustakaan banyak digunakan di berbagai bidang, mulai dari pemasaran digital hingga layanan pelanggan.
Gensim adalah salah satu perpustakaan NLP paling populer di luar sana dan kepentingannya kemungkinan akan meningkat seiring dengan meningkatnya permintaan akan teknologi analisis teks. Perpustakaan menawarkan solusi yang mudah digunakan dan kaya fitur untuk mengembangkan aplikasi dengan cepat yang memahami data teks.
