Semantic in BOW 流程图

BOW（Bag of Words）是一种将文本数据转化为数值型向量的方法，用于自然语言处理和信息检索。在BOW模型中，首先对文本进行分词，然后将每个词映射到一个唯一的索引。接下来，为每个文档创建一个向量，向量的长度等于词汇表的大小。对于每个文档中的每个词，将其对应的索引值设为1，其他位置保持为0。最后，将所有文档的向量相加或平均，得到整个数据集的向量表示。这种方法忽略了词序和语法结构，只关注词频。虽然简单，但在某些场景下效果良好。