LSA / LSI 算法

第1关：学会使用 Gensim

本关任务：根据本关所学有关 Gensim 的基础知识，完成使用 Gensim 构建 LDA 模型并通过所有测试用例。

为了完成本关任务，你需要掌握：

Gensim 的基础概念；

使用 Gensim 构建模型。

Gensim 简介
Gensim 是一款开源的第三方 Python 工具包，用于对原始的非结构化的文本进行无监督地学习，从而得到文本隐层的主题向量表达。它支持包括 TF-IDF，LSA，LDA 和 word2vec 在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的接口。

Gensim 包含有以下特征：内存独立；有效实现了许多流行的向量空间算法；对流行的数据格式进行了 IO 封装和转换；在其语义表达中，可以相似查询。

from gensim import corpora, models
import jieba.posseg as jp, jieba
from basic import get_stopword_listtexts=[]
# 构建语料库
for i in

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