{"id":178028,"date":"2023-06-10T11:34:01","date_gmt":"2023-06-10T10:34:01","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=178028"},"modified":"2023-10-30T11:27:52","modified_gmt":"2023-10-30T10:27:52","slug":"gensim-die-python-bibliothek-fuer-topic-modelling","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/gensim-die-python-bibliothek-fuer-topic-modelling","title":{"rendered":"Gensim: Die Python-Bibliothek f\u00fcr Topic-Modelling"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"178028\" class=\"elementor elementor-178028\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28c1866 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"28c1866\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e802be elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5e802be\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Gensim ist eine Open-Source-Bibliothek f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) in Python, deren Ziel es ist, die Themenmodellierung (topic modelling) so einfach und effizient wie m\u00f6glich zu gestalten.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd2e7e7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dd2e7e7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-698be9b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"698be9b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Zun\u00e4chst ist es wichtig zu verstehen, was <strong>Themenmodellierung<\/strong> ist. Es ist eine sogenannte &#8222;un\u00fcberwachte&#8220; <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/cuml-definition-und-verwendung-in-machine-learning\">Machine-Learning-Technik<\/a>, die automatisch Textsammlungen analysiert, um die wichtigsten Themen herauszuarbeiten.<\/p><p>Die Funktionsweise von <strong>Topic Modeling<\/strong> ist recht einfach. Es geht darum, W\u00f6rter zu z\u00e4hlen und Wortrahmen zu gruppieren, um das Thema innerhalb unstrukturierter Daten abzuleiten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-07fb22f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"07fb22f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7cbc5ceb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7cbc5ceb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Funktionen von Gensim<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b5d02ae elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6b5d02ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Gensim<\/strong> konzentriert sich auf das un\u00fcberwachte Lernen und bietet verschiedene Funktionen und Algorithmen, um folgende Aufgaben zu bearbeiten:<\/p><p>Die Textvorverarbeitung ist ein wichtiger Schritt, um die Textdaten vor der Analyse vorzubereiten. Dazu geh\u00f6ren das Entfernen von Stoppw\u00f6rtern, <a href=\"https:\/\/www.computerweekly.com\/de\/definition\/Lemmatization-Lemmatisierung\">Lemmatisierung,<\/a> Normalisierung der Gro\u00df- und Kleinschreibung und das Entfernen von h\u00e4ufig vorkommenden W\u00f6rtern.<\/p><p>Diese Funktionen bereinigen die Textdaten und machen sie leichter verwertbar.<\/p><p>Bei der Modellierung von Themen geht es, wie bereits gesagt, darum, Themen in einer Menge von Texten zu finden. Gensim beinhaltet Algorithmen wie <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/latent-dirichlet-allocation-lda-9d1cd064ffa2\">Latent Dirichlet Allocation (LDA)<\/a> und Hierarchical Dirichlet Process (HDP).<\/p><p>Die Modellierung von Themen ist n\u00fctzlich f\u00fcr die Analyse gro\u00dfer Textmengen, insbesondere im Bereich des Information Retrieval und der Sentiment-Analyse.<\/p><p>Semantische \u00c4hnlichkeit ist ein Ma\u00df f\u00fcr die semantische N\u00e4he zwischen zwei Texten oder zwei W\u00f6rtern.<\/p><p>Die Textklassifikation ist eine <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung\">NLP-Technik<\/a>, mit der Texte in vordefinierte Kategorien eingeteilt werden k\u00f6nnen. Ein Beispiel ist die Sentimentanalyse, bei der Texte nach ihrer emotionalen Tonalit\u00e4t klassifiziert werden.<\/p><p>Die Informationssuche ist eine <strong>NLP-Technik,<\/strong> die es erm\u00f6glicht, relevante Informationen in einem Satz von Texten zu finden. Gensim bietet Algorithmen wie die inverse Indexierung (bei der ein Index aller W\u00f6rter in einer Textmenge erstellt wird) und die Termsuche(bei der Texte gefunden werden, die ein bestimmtes Wort oder einen bestimmten Ausdruck enthalten).<\/p><p>Die Suche nach Informationen ist n\u00fctzlich f\u00fcr die Analyse gro\u00dfer Textmengen, z. B. in den Bereichen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/einfuhrung-in-die-business-intelligence\">Business Intelligence<\/a> und Social Media-Analyse.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"268\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Neural Network&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Neural Network<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning vs. Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning vs. Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning - was ist das eigentlich ?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning &#8211; was ist das eigentlich ?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Fake Gefahren&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Fake Gefahren<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><p>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53a76cc4 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"53a76cc4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/nlp-gensim.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178031\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/nlp-gensim.png 800w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/nlp-gensim-300x169.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/nlp-gensim-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-339ddc7 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"339ddc7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Gensim entdecken<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7cffd84 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7cffd84\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5793325 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5793325\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Grenzen von Gensim<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f8e14fd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f8e14fd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Trotz der umfangreichen Aufgaben, die mit Gensim bew\u00e4ltigt werden k\u00f6nnen, muss man sich seiner Grenzen bewusst sein. Zun\u00e4chst einmal bietet diese Bibliothek nicht gen\u00fcgend Werkzeuge, um ein NLP-Projekt von Anfang bis Ende durchzuf\u00fchren. Die Verwendung einer anderen Bibliothek, wie <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nltk-python\">NLTK<\/a> oder <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/spacy-open-source-blibliothek\">spaCy<\/a>, wird empfohlen.<\/p><p>Gensim wurde f\u00fcr die Modellierung von un\u00fcberwachten Themen entwickelt und ist f\u00fcr die Themenklassifikation weniger geeignet.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a8daa3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7a8daa3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a9d7623 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a9d7623\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum sollte man Gensim verwenden?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f1affb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3f1affb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das Motto von Gensim lautet <strong>&#8222;topic modelling for humans&#8220;<\/strong> (Themenmodellierung f\u00fcr Menschen). Das Ziel dieser Bibliothek ist es, eine benutzerfreundliche und leistungsf\u00e4hige Methode zur Darstellung von Dokumenten in semantischen Vektoren anzubieten.<\/p><p>Eine der gr\u00f6\u00dften St\u00e4rken von Gensim ist seine F\u00e4higkeit, mit gro\u00dfen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dataset-definition\">Datens\u00e4tzen<\/a> zu arbeiten und Datenstreaming zu &#8222;verarbeiten&#8220;. Dies erm\u00f6glicht es dem Trainingskorpus, teilweise auf dem RAM zu residieren.<\/p><p>Die Bibliothek l\u00e4uft auf allen Plattformen<strong> (Windows, macOS, Linux)<\/strong> und wurde entwickelt, um das Vector Embedding so schnell wie m\u00f6glich zu machen.<\/p><p>Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzt Gensim auch Deep Learning!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c40207d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c40207d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fcdb91b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fcdb91b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d39b18 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7d39b18\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Gensim<\/strong> ist ein \u00e4u\u00dferst leistungsf\u00e4higes Werkzeug zur Modellierung von Themen. Es wurde von Fachleuten entwickelt und ist so optimiert, dass es gro\u00dfe Datenmengen in k\u00fcrzester Zeit verarbeiten kann. Gensim ist nicht dazu gedacht, ein <strong>NLP-Projekt<\/strong> zu leiten, sondern sich auf den Bereich des \u00fcberwachten Lernens zu konzentrieren. Es wird m\u00f6glich sein, die Software als Erg\u00e4nzung zu anderen NLP-Bibliotheken wie Spacy oder NTLK zu verwenden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a139763 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a139763\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wenn du jetzt alles \u00fcber Gensim wei\u00dft und lernen m\u00f6chtest, wie du es benutzen kannst, solltest du die Data Science-Kurse von DataScientest w\u00e4hlen. In jedem Kurs findest du ein Modul, das sich mit Python und seinen Bibliotheken befasst.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b649ca elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4b649ca\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke die DataScientest Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gensim ist eine Open-Source-Bibliothek f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) in Python, deren Ziel es ist, die Themenmodellierung (topic modelling) so einfach und effizient wie m\u00f6glich zu gestalten. 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