日本語文のドキュメントの類似検索（Latent Dirichlet Allocation による）（Python，gensim を使用）

from gensim import similarities
index = similarities.MatrixSimilarity(lda_model[bow_corpus]) 
print(index)

doc = "日本の憲法は国民主権，基本的人権の尊重，平和主義"

import sys
import MeCab
m = MeCab.Tagger("-Owakati")
stoplist = set('．,。,，,、,EOS,は,の,を,に,が,と,も,で,ば,し,て,う,た,ふ,これ,それ,あれ,この,その,あの,こと,する,ら,〔,〕,「,」,【,】,（,）,記号-空白,記号-括弧開,記号-括弧閉,for,a,of,the,and,to,in'.split(','))
a = m.parse(doc.lower()).split()
query_bow = dictionary.doc2bow([word for word in a if word not in stoplist])
vec_lda = lda_model[query_bow]
sims = index[vec_lda]
print(list(enumerate(sims)))

sim_result = sorted(enumerate(sims), key=lambda item: -item[1])
for i, s in enumerate(sim_result):
    print(s[1], text_corpus[s[0]])