Python 如何使用TF-IDF或LSA与gensim计算单词相似度？

我知道gensim中的word2vec可以计算单词之间的相似性。但现在我想使用TF-IDF或LSA与gensim计算单词相似度。怎么做

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注意：使用LSA和gensim计算文档相似性很容易：

TF-IDF是一种加权方案，因此

它不是LSA的替代方案。

把你的问题想象成一个由“n”个文档组成的“m”个术语的矩阵。矩阵的每个条目Aij表示文档“j”中术语“i”的权重。这就是你使用TF-IDF的地方。知道在矩阵的每个单元格中放置什么

然后，如果它适合您的应用程序，您可以使用LSA减少矩阵的维数

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我希望这能澄清一点问题。

我想使用gensim，怎么做？嗨@hankaixyz，但在你最初的问题中你没有提到？