词袋

词袋模型（Bag of Words，简称BoW）是一种常用的文本表示方法，它将文本数据转化为一个固定长度的向量。在这种方法中，每个文档被表示为一个词频向量，其中每个元素表示一个特定词汇在文档中出现的次数。词袋模型忽略了词汇之间的顺序关系，只关注它们是否出现以及出现的频率。这种简单而有效的方法在许多自然语言处理任务中都取得了良好的效果，如文本分类、情感分析等。然而，由于它忽略了词汇之间的顺序信息，因此在处理一些需要理解上下文的任务时可能会受到限制。