Doc2bow是封装于Gensim中的方法，主要是实现bow模型

bow模型（词袋）模型使用一组单词（无序）来表示一个句子

先根据语料构建词典

每个句子可以用词典长度的一维向量来表示，向量不关心单词出现的顺序，只表示该位置的单词在样本中出现的频率。

gensim.corpora.Dictionary---根据语料库构建词典dictionary

dictionary.doc2bow---将每个句子样本表示成向量

similarity = gensim.similarities.Similarity('-Similarity-index', corpus, num_features=400)---构建相似度矩阵

使用：similarity[vector]---获取vector的相似度结果，之后可以进行排序，取前n个