词袋模型

词袋模型（Bag-of-words model）是一种在自然语言处理和信息检索中使用的简化表示方法。在这个模型中，一个文本（如一个句子或一个文档）被表示为其单词的集合（或袋子），而忽略了语法甚至单词的顺序，但保留了单词的多样性。词袋模型也被用于计算机视觉领域。

模型概述

词袋模型通常用于文档分类方法，其中每个单词的出现（频率）被用作训练分类器的特征。例如，我们可以将两个简单的文本文档表示为以下的词袋：

文档1："John","likes","to","watch","movies","Mary","likes","movies","too"

文档2："Mary","also","likes","to","watch","football","games"

在这个表示中，每个键是单词，每个值是该单词在给定文本文档中的出现次数。

应用

在实践中，词袋模型主要用作特征生成工具。将文本转化为“词袋”后，我们可以计算各种度量来描述文本。最常见的特征或从词袋模型中计算出的特征是词频，即一个词在文本中出现的次数。

然而，词频并不一定是文本的最佳表示。像“the”、“a”、“to”这样的常见词几乎总是文本中词频最高的词。因此，高频并不一定意味着相应的词更重要。为了解决这个问题，最常见的“标准化”词频的方式是通过文档频率的倒数来加权词项，也就是 TF-IDF。

词袋模型的局限性

词袋模型最明显的劣势就是相关性很差，无法准确地表征词与词之间的关系。

词袋模型是一种无序的文档表示——只有词的计数是重要的。例如，在上述例子中，“John likes to watch movies. Mary likes movies too”，词袋模型的表示不会揭示在这个文本中，“likes”一词总是跟在一个人的名字后面。作为替代，n-gram 模型可以存储这种空间信息。在 n-gram 模型中，文本被解析为以下单位，并像以前一样存储每个单位的词频。

本文作者：Maeiee

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