gensim中有Dictionary和HashDictionary两类。Dictionary是一个词Map一个id，继承自Mapping类。HashDictionary是是通过Hash词来得到id，多个词可能拥有同一个id，继承自dict类。
1.Dictionary
继承自Mapping类，拥有keys，values，items， get方法
Attributes：
token2id：（str, int）字典
id2token：（int, str）字典，只有在使用的时候才会生成（lazy)
dfs：（token_id，count）统计多少文档出现该词
num_docs：文档数
num_pos：词数（有重复）
num_nnz：BOW矩阵中的非0总数，所有文档单词数（文档内无重复，文档之间有可能重复）
__init__(documents=None，prune_at=20000000)：
调用add_documnets方法
add_documnets(documents，prune_at)：
将文档加入字典中，调用doc2bow方法
documents参数：iterable of iterable of str，如[[“中”，“美” ]，["我"， “他”]]
prune_at参数：字典包含的最大词数，文档超出则不包含超出词，默认200万
doc2bow(document, allow_update=False, return_missing=False)
转换为词袋模型bag of word格式为(token_id, token_count)
allow_update：词典是否可以扩展
return_missing：是否返回字典中没有的新增词
doc2idx(document, unknown_word_index=-1)
将文档中的词转换为字典对应token_id, 字典中没有的返回unknown_word_index
filter_extremes(no_below=5, no_above=0.5, keep_n=100000, keep_tokens=None):
依照上下界和关键词缩减词典，词典变成一个原始词典的子集
no_below最小出现次数，no_above最大dfs频率，keep_n最多个数，keep_token必须包含的词
filter_n_most_frequent(remove_n)
删除dfs文档频率最高的n个字，词典变成缩减后的词典。调用filter_tokens实现
filter_tokens( bad_ids=None, good_ids=None)
删除bad_ids的词或者留下good_ids中的词。
函数生成token_ids和dfs，因为删减后的字典索引是间断的，所以完成后调用compactify方法
compactify
将不连续索引的词典转换为连续索引的词典
save_as_text( fname, sort_by_word=True)
保存字典到文件，第一行是num_docs
load_from_text(fname)
从文件加载字典
merge_with(other):
将另外一个词典加到现有词典上，以前的词典存在使用原有id，没有的词添加到旧词典最后
from_corpus(corpus, id2word=None)
将一个BOW变成一个字典，如果id2word=None，word默认为str（id）
2.HashDictionary
继承自dict类，有values，items，fromKeys，update，pop，get等方法
__init__(documents=None, id_range=32000, myhash=zlib.adler32, debug=True)
id_range为hash表长度，myhash为hash方法，id = myhash(key)%id_range，debug表示是否存储dfs（token_id，count）和dfs_debug（token，count）。
restricted_hash(self, token)
计算token的id，id = myhash(key)%id_range
add_documents(self, documents)
包装类，同Dictionary。调用doc2bow方法
doc2bow(self, document, allow_update=False, return_missing=False)
同Dictionary，增加了dfs（token_id，count）和dfs_debug（token，count）
filter_extremes(no_below=5, no_above=0.5, keep_n=100000)
缩减词典，同Dictionary
save_as_text(fname)
保存字典，格式为(token_id ，token_id count， [[token，count][..]])
3.总结
两类基本结构相同，区别主要有以下几点：
1.继承类不同，Dictionary继承Mapping，HashDictionary继承dict，因此两者继承的方法不同
2.token_id生成方法不同，Dictionary中使用整数序列，不同字典中可能不同；HashDictionary使用hash方法，token_id不会发生变化，具有自己的优势，但多个词对应一个id使其略显混乱。
3.Dictionary方法较完整，HashDictionary实现方法较少，如HashDictionary没有merge等方法。
4.Dictionary使用较为广泛，而HashDictionary添加新词响应较快。
