2. 在使用gensim库进行文本处理时，`TaggedDocument`类是一个非常有用的工具，它可以让你给文档打上标签，从而方便后续的训练和分析。使用`TaggedDocument`的基本步骤如下：
📝第一步：导入必要的库：
```python
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument
```
🏷️第二步：准备数据。假设你有一个文档列表`documents`，每个文档都是一个单词列表。
```python
documents = [["human", "interface", "computer"], ["survey", "user", "computer", "system", "response", "time"], ["eps", "user", "interface", "system"]]
```
📦第三步：为每个文档创建`TaggedDocument`对象。这里可以使用文档的索引作为标签，或者自定义标签。
```python
tagged_data = [TaggedDocument(doc, [i]) for i, doc in enumerate(documents)]
```
⚙️第四步：现在你可以用这些`TaggedDocument`对象来训练你的模型了，比如Doc2Vec模型。
通过上述步骤，你就可以成功地在gensim中使用`TaggedDocument`来处理你的文本数据啦！🥳
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