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Qu’est-ce que Gensim ?
Gensim est une bibliothèque Python spécialisée dans le traitement automatique du langage naturel (NLP). Elle permet d’analyser et de modéliser du texte non structuré.
Elle est conçue pour identifier et représenter les structures sémantiques d’un corpus de documents. Elle est notamment connue pour ses modèles de thématiques et de vecteurs de mots.
Gensim se distingue par sa capacité à traiter de grandes quantités de texte avec une faible consommation mémoire.
À quoi sert Gensim ?
Gensim est utilisé pour extraire automatiquement du sens à partir d’un grand volume de texte. Cela inclut la détection de sujets ou la comparaison de similarités entre documents.
Elle est utile dans des applications comme la recherche documentaire, la classification de texte ou le regroupement de contenus.
Les équipes tech, data ou produit peuvent s’en servir pour concevoir des moteurs de recommandation ou des assistants intelligents.
Les professionnels RH peuvent y recourir pour structurer un grand nombre de CV ou d’annonces via l’analyse sémantique.
Comment fonctionne Gensim ?
Gensim transforme les mots et les documents en vecteurs numériques. Ces vecteurs permettent de manipuler du texte avec des algorithmes mathématiques.
Elle utilise des modèles statistiques comme LDA (Latent Dirichlet Allocation) pour extraire les sujets dominants dans un corpus.
D'autres modèles comme Word2Vec et FastText permettent d’associer des vecteurs aux mots en fonction de leur contexte.
Gensim s’appuie sur un système modulaire. Les étapes majeures incluent : préparation des données, construction de dictionnaire, création du modèle, puis inférence.
Différences avec des notions proches
Gensim n’est pas un outil de traitement syntaxique comme NLTK ou spaCy. Il ne gère pas la grammaire, les dépendances ou l’analyse lexicale fine.
Contrairement aux bibliothèques de deep learning comme TensorFlow ou PyTorch, Gensim ne permet pas de construire des réseaux de neurones génériques.
Elle est aussi plus spécialisée que scikit-learn, qui traite un large éventail de problèmes machine learning mais avec moins de précision sur le NLP.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise de presse peut utiliser Gensim pour regrouper automatiquement des articles par sujet.
Un service client peut analyser des milliers de tickets et identifier les thèmes récurrents des demandes.
Un outil de recherche interne peut classer et suggérer des documents en fonction de leur contenu sémantique, sans mots-clés fixes.
Un cabinet de recrutement peut croiser des profils de candidats et des offres selon leur contenu réel, sans correspondance exacte de mots.