词袋模型（Bag of Words, 简称 BoW）

词袋模型是一种常见的文本表示方法，主要用于自然语言处理（NLP）和信息检索领域。它将文本数据转换为特征向量，忽略语序，仅考虑词的出现与否或出现频率。

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1. 基本思想

• 把文本看作一个词的集合（袋子），忽略语序和句法结构。
• 对文本中的所有独立词汇建立一个词汇表（Vocabulary）。
• 每个文本用一个固定大小的向量表示，向量的每一维对应词汇表中的一个词。
• 向量值可以是：
  • 词频（Term Frequency, TF）。
  • 二进制值（出现记为 1，不出现记为 0）。
  • 权重（如 TF-IDF）。

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2. 特征表示步骤

(1) 词汇提取

• 文本预处理：
  • 分词：将句子切分成单独的词。
  • 去停用词：去掉“的”、“是”、“了”等无意义的高频词。
  • 小写化：统一词的大小写。
  • 去除标点符号。
• 建立词汇表：
  • 根据所有文本中出现的词，生成一个词汇表。

(2) 文本向量化

• 对于每个文本：
  • 按词汇表的顺序统计每个词的出现次数。
  • 将统计结果填入对应的特征向量位置。

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3. 示例

示例文本：

文档1: 我喜欢机器学习。
文档2: 我喜欢深度学习和机器学习。

(1) 建立词汇表

所有词汇（去重后）：['我', '喜欢', '机器', '学习', '深度', '和']

(2) 向量化

• 文档1的向量表示：[1, 1, 1, 1, 0, 0]
• 文档2的向量表示：[1, 1, 1, 1, 1, 1]

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4. Python 示例

(1) 使用 Scikit-learn

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer# 示例数据
documents = ["我喜欢机器学习","我喜欢深度学习和机器学习"
]# 创建词袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)# 输出特征词汇表
print("词汇表:", vectorizer.get_feature_names_out())# 输出向量化表示
print("向量化表示:\n", X.toarray())

输出结果 

词汇表: ['和' '喜欢' '学习' '机器' '深度' '我']
向量化表示:[[0 1 1 1 0 1][1 1 1 1 1 1]]

(2) 使用 TF-IDF 权重

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 示例数据
documents = ["我喜欢机器学习","我喜欢深度学习和机器学习"
]# 创建 TF-IDF 模型
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)# 输出 TF-IDF 特征
print("TF-IDF 向量化表示:\n", X.toarray())

输出结果 

TF-IDF 向量化表示:[[1. 0.][0. 1.]]

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5. 优点

• 简单易用：实现和计算简单。
• 通用性强：适用于多种文本分析任务。
• 高效：适合小规模文本数据。

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6. 缺点

• 忽略词序：丢失了上下文信息，无法捕捉词间的语义关系。
• 维度较高：如果词汇表很大，特征向量的维度会非常高。
• 稀疏性问题：大多数特征值为零，导致稀疏矩阵，影响计算效率。
• 不考虑词重要性：词频高的常用词（如“的”、“是”）可能掩盖关键词的作用。

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7. 改进方法

• TF-IDF：引入词的重要性，降低高频词的权重。
• Word2Vec / GloVe：通过分布式表示，将词转化为低维稠密向量，保留语义关系。
• N-grams：考虑词组（如“机器学习”）而非单个词。

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8. 应用场景

• 文本分类：如垃圾邮件检测、情感分析。
• 信息检索：如搜索引擎中的文档相似性计算。
• 文档聚类：将相似的文本分为一类。

词袋模型是文本表示的重要基础，它虽然简单但功能强大，在许多任务中依然有效。