python的Gensim库好用吗

我看知网上有些研究使用python的Gensim库做主题分析， 这个库有什么功能？

Gensim是一个用于从文档中自动提取语义主题的开源Python库，功能挺强的。
它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法。

内容分析应用 发表于 2021-6-16 15:17
Gensim是一个用于从文档中自动提取语义主题的开源Python库，功能挺强的。
它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和w ...

这个程序库的输入和输出是什么？应该可以利用集搜客分词和文本分析软件的输出吧？

我查到这么一篇文章《15分钟入门Gensim》，摘了这么一段：

我们要处理的原生语料是一堆文档的集合，每一篇文档又是一些原生字符的集合。在交给Gensim的模型训练之前，我们需要将这些原生字符解析成Gensim能处理的稀疏向量的格式。由于语言和应用的多样性，我们需要先对原始的文本进行分词、去除停用词等操作，得到每一篇文档的特征列表。例如，在词袋模型中，文档的特征就是其包含的word：
texts = [['human', 'interface', 'computer'],
['survey', 'user', 'computer', 'system', 'response', 'time'],
['eps', 'user', 'interface', 'system'],
['system', 'human', 'system', 'eps'],
['user', 'response', 'time'],
['trees'],
['graph', 'trees'],
['graph', 'minors', 'trees'],
['graph', 'minors', 'survey']]


看来，输入是原始的文档向量，输出是能够表示这篇文档的特征向量