词袋模型（Bag‑of‑Words，BoW）概述
词袋模型是一种最早、最直观的文本特征表示方法，广泛用于信息检索、文本分类、情感分析等自然语言处理任务。其核心思想是 把一段文本看作词语的集合（bag），忽略词序和语法结构，只关注词语出现的频率或是否出现。
1. 基本原理
- 构建词汇表（Vocabulary）
- 对整个语料库进行分词（或切词），去除停用词、标点等噪声后，得到所有唯一词语的列表。
- 词汇表的大小即为特征空间的维度。
- 向量化文本
- 对每篇文档，统计词汇表中每个词出现的次数（词频）或是否出现（二元特征），形成一个固定长度的向量。
- 常见的计数方式有：
- 词频（Term Frequency, TF）：直接计数。
- TF‑IDF（Term Frequency‑Inverse Document Frequency）：在词频的基础上乘以逆文档频率，以降低常见词的权重。
- 向量空间模型
2. 实现步骤（示例）
| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| ① 文本预处理 | 分词、转小写、去除停用词、去除标点、词干化/词形还原（可选）。 |
| ② 构建词汇表 | 统计整个语料库的词频，保留出现次数≥阈值的词（可过滤低频词）。 |
| ③ 计数向量化 | 对每篇文档生成长度等于词汇表大小的向量，记录每个词的出现次数或二元标记。 |
| ④ 加权（可选） | 计算 TF‑IDF 权重，得到更具区分性的特征向量。 |
| ⑤ 归一化（可选） | 对向量进行 L2 正规化，以便后续距离度量更稳健。 |
3. 优点
- 实现简单：只需几行代码即可完成向量化。
- 解释性强：每个维度对应具体词语，易于理解模型的决策依据。
- 适用于小规模数据：在特征维度不太高的情况下，计算效率高。
4. 局限性
- 忽略词序和上下文：无法捕捉“好”与“坏”在不同位置的语义差异。
- 维度灾难：词汇表大时特征向量极其稀疏，存储和计算成本上升。
- 对同义词、拼写错误不鲁棒：不同词形会被视为独立特征。
- 对长文本信息稀释：长文档中重要词的权重可能被大量无关词冲淡。
5. 常见应用场景
- 文本分类：垃圾邮件过滤、新闻主题分类、情感倾向分析等。
- 信息检索：搜索引擎的倒排索引、文档相似度计算。
- 主题模型：作为 LDA、PLSA 等主题模型的输入特征。
- 特征工程：在深度学习模型前进行特征预处理或与嵌入向量结合使用。
6. 与其他表示方法的对比
| 方法 | 是否考虑词序 | 是否捕获语义 | 计算复杂度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 词袋（BoW） | 否 | 否（仅词频） | 低 | 基础分类、检索 |
| n‑gram | 部分（局部词序） | 否 | 中等 | 捕捉短语特征 |
| 词向量（Word2Vec、GloVe） | 否 | 是（语义相似） | 中等 | 需要语义信息的任务 |
| 上下文嵌入（BERT、GPT） | 是（通过自注意力） | 是（深层语义） | 高 | 复杂理解、生成任务 |
7. 简单代码示例（Python + scikit‑learn）
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
documents = [
"我 喜欢 看 电影",
"电影 是 很 好 的 娱乐 方式",
"我 不 喜欢 听 音乐"
]
# 1) 词频向量（Count）
vectorizer = CountVectorizer()
bow_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)
print("词袋矩阵（词频）:\n", bow_matrix.toarray())
print("词汇表:", vectorizer.get_feature_names_out())
# 2) TF‑IDF 向量
tfidf = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(documents)
print("TF‑IDF 矩阵:\n", tfidf_matrix.toarray())
运行后会得到每篇文档对应的稀疏向量，便于后续模型训练或相似度计算。
8. 小结
词袋模型是自然语言处理中的 基石，以其简洁、可解释的特性在许多实际项目中仍然发挥重要作用。尽管它的表达能力有限，但通过 TF‑IDF 加权、特征选择、与更高级模型结合，可以在保持计算效率的同时提升效果。对于需要快速原型、资源受限或对解释性有高要求的任务，词袋模型仍是首选方案。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！