安装： pip install gensim
本文内容主要翻译自https://radimrehurek.com/gensim/tut1.html#from-strings-to-vectors，中间加了些自己的理解，不理解之处大家可以直接看原文档。

1、第一步、准备训练语料

为了简单起见，我们假设列表documents代表语料库,每一句话代表一个文档，documents中有9个元素，也就是说该语料库由九个文档组成。

from gensim import corpora
documents = ["Human machine interface for lab abc computer applications",
          "A survey of user opinion of computer system response time",
              "The EPS user interface management system",
              "System and human system engineering testing of EPS",
              "Relation of user perceived response time to error measurement",
              "The generation of random binary unordered trees",
              "The intersection graph of paths in trees",
              "Graph minors IV Widths of trees and well quasi ordering",
             "Graph minors A survey"]

2、第二步、预处理

分词（tokenize the documents）、去除停用词和在语料中只出现一次的词。处理语料的方式有很多，这里只是简单地通过空格（whitespace）去分词，然后把每个词变为小写，最后去除一些常用的词和只出现一次的词。

# remove common words and tokenize
stoplist = set('for a of the and to in'.split())
#遍历documents，将其每个元素的words置为小写，然后通过空格分词，并过滤掉在stoplist中的word。
texts = [[word for word in document.lower().split() if word not in stoplist]
for document in documents]
# remove words that appear only once，collection是python的一个工具库
from collections import defaultdict
frequency = defaultdict(int)
for text in texts:
    for token in text:
        frequency[token] += 1
texts = [[token for token in text if frequency[token] > 1]
               for text in texts]

from pprint import pprint  # pprint可以使输出更易观看。
pprint(texts)
#输出结果：
[['human', 'interface', 'computer'],
 ['survey', 'user', 'computer', 'system', 'response', 'time'],
 ['eps', 'user', 'interface', 'system'],
 ['system', 'human', 'system', 'eps'],
 ['user', 'response', 'time'],
 ['trees'],
 ['graph', 'trees'],
 ['graph', 'minors', 'trees'],
 ['graph', 'minors', 'survey']]

3、第三步、文本向量化

如何从文档中提取特征有很多方法。这里简单使用词袋模型（bag-of- words）来提取文档特征，该模型通过计算每个词在文档中出现的频率，然后将这些频率组成一个向量，从而将文档向量化。首先我们需要用语料库训练一个词典，词典包含所有在语料库中出现的单词。

#定义一个词典，里面包含所有语料库中的单词，这里假设上文中输出的texts就是经过处理后的语料库。
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
dictionary.save('./gensim_out/deerwester.dict')  # 因为实际运用中该词典非常大，所以将训练的词典保存起来，方便将来使用。
print(dictionary) # 输出：Dictionary(35 unique tokens: ['abc', 'applications', 'computer', 'human', 'interface']...)
# dictionary有35个不重复的词，给每个词赋予一个id
print(dictionary.token2id)#输出：{'abc': 0, 'applications': 1, 'computer': 2, 'human': 3, 'interface': 4, 'lab': 5, 'machine': 6, 'opinion': 7, 'response': 8, 'survey': 9, 'system': 10, 'time': 11, 'user': 12, 'eps': 13, 'management': 14, 'engineering': 15, 'testing': 16, 'error': 17, 'measurement': 18, 'perceived': 19, 'relation': 20, 'binary': 21, 'generation': 22, 'random': 23, 'trees': 24, 'unordered': 25, 'graph': 26, 'intersection': 27, 'paths': 28, 'iv': 29, 'minors': 30, 'ordering': 31, 'quasi': 32, 'well': 33, 'widths': 34}

上面已经构建了单词词典，我们可以通过该词典用词袋模型将其他的文本向量化.假设新文本是“Human computer interaction“，则输出向量为[(2, 1), (3, 1)]，（2,1）中的“2”表示computer在词典中的id为2，“1”表示Human在该文档中出现了1次，同理，（3,1）表示Human在词典中的id为3，出现次数为1，输出向量中元组的顺序应该是按照id大小排序。interaction不在词典中，所以直接被忽略了。

new_doc = "Human computer interaction"
#用dictionary的doc2bow方法将文本向量化
new_vec = dictionary.doc2bow(new_doc.lower().split())
corpora.MmCorpus.serialize('./gensim_out/deerwester.mm',new_vec)  # 讲训练结果存储到硬盘中，方便将来使用。
print(new_vec)#输出[(2, 1), (3, 1)]

4、优化

上面训练过程中，语料库完全驻留在内存中，如果语料库很大，那将是个灾难，假设硬盘中存储着数百万的语料，我们可以一次取出一个文档，这样同一时间只有一个文档在内存中。获取mycorpus.txt

#获取语料
class MyCorpus(object):
    def __iter__(self):
        for line in open('mycorpus.txt'):
            #每一个line代表语料库中的一个文档
            yield dictionary.doc2bow(line.lower().split())
corpus_memory_friendly = MyCorpus()# 没有将corpus加载到内存中
print(corpus_memory_friendly)#输出：<__main__.MyCorpus object at 0x10d5690>

#遍历每个文档
for vector in corpus_memory_friendly:  # load one vector into memory at a time
    print(vector)
输出结果：
[(0, 1), (1, 1), (2, 1)]
[(0, 1), (3, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)]
[(2, 1), (5, 1), (7, 1), (8, 1)]
[(1, 1), (5, 2), (8, 1)]
[(3, 1), (6, 1), (7, 1)]
[(9, 1)]
[(9, 1), (10, 1)]
[(9, 1), (10, 1), (11, 1)]
[(4, 1), (10, 1), (11, 1)]

同样的，构建词典dictionary过程中也需要这种memory-friendly的方式训练

# iteritems用来遍历对象中的每个item
from six import iteritems
#初步构建所有单词的词典
dictionary = corpora.Dictionary(line.lower().split() for line in open('mycorpus.txt') )
#去出停用词,stop_ids表示停用词在dictionary中的id
stop_ids = [dictionary.token2id[stopword] for stopword in stoplist if stopword in dictionary.token2id]
#只出现一次的单词id
once_ids = [tokenid for tokenid, docfreq in iteritem(dictionary.dfs) if docfreq ==1]
#根据stop_ids与once_ids清洗dictionary
dictionary.filter_token(stop_ids + once_ids)
# 去除清洗后的空位
dictionary.compactify()
print(dictionary)#输出:Dictionary(12 unique tokens)

5、存储训练结果的几种方式

1. corpora.MmCorpus.serialize(path, result)
2. corpora.SvmLightCorpus.serialize(path, result)
3. corpora.BleiCorpus.serialize(path, result)
4. corpora.LowCorpus.serialize(path, result)
   值得注意的时第一种，Market Matrix format，用法举例

#假设训练结果为下面的corpus
corpus = [[(1, 0.5)], []]  # make one document empty, for the heck of it
#存储
corpora.MmCorpus.serialize('./gensim_out/corpus.mm', corpus)
#加载
corpus = corpora.MmCorpus('./gensim_out/corpus.mm')
print(corpus)#输出：MmCorpus(2 documents, 2 features, 1 non-zero entries)
#查看加载后的结果有两种方法：1.转成list2.遍历corpus，这种方法堆内存更加友好。
print(list(corpus))  # calling list() will convert any sequence to a plain Python list
#输出：[[(1, 0.5)], []]

for doc in corpus:
    print(doc)
#输出：[(1, 0.5)][]