Python安装

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第四章 小说数据挖掘实例

搜索引擎—给定文字，搜索书中与之相近的文字

示例，做一个书本的搜索引擎，输入以句话，输出与这句话最相近的段落

分三个阶段

1、 预处理阶段

2、 加载预处理好的字典、语料、模型、索引阶段

3、 查询阶段

预处理阶段：

加载阶段

查询阶段

Word2Vec 模型

这个模型也很有意思，可以查找与某个词相近、相反、推理关系。

总结：

之所以研究gensim，是想做一个古典小说搜索引擎、和小说数据分析工具。打算将网站www.gudianxiaoshuo.com打造成古典小说搜索、知识挖掘的网站。

使用红楼梦做为分析对象，实现了搜索分析功能，但是也发现将预处理的信息保存到本地后，占用空间还是很大的，尤其是lsi语料竟然100M，不知道还有没有更好的方法。

项目地址：

https://github.com/gudianxiaoshuo