词袋模型(Bag of Words)是一种用于文本特征表示和文本分类的方法。它的工作原理主要包括以下几个方面:
一、创建词汇表
首先需要根据文本创建一个完整的词汇表。
包含所有可能出现的词汇。
二、向量空间模型
每个文本根据词汇表,转换为一个固定维度的向量。
维度为词汇表中的词数。
三、特征表示
- 向量中非零项的位置表示词汇的索引
- 非零项的值通常设置为1或该词在文本中的次数
成为一个稀疏向量。
四、忽略顺序
词袋模型忽略词汇的位置和顺序信息。
只考虑词汇出现与否。
五、专注词频
词袋模型主要关注词频信息。
忽略了语法和语义信息。
六、文本相似度
两个文本的相似度可通过相应向量的相似度计算。
七、缺点
- 丢失了语序信息
- 无法处理同义词问题
总的来说,词袋模型的主要思路为:
- 创建完整的词汇表
- 根据词汇表将文本转换为向量
- 向量的维度为词汇表中的词数
- 向量的稀疏性表示特征
- 忽略词汇的顺序信息
- 关注词频信息
- 通过向量相似度判断文本相似度
- 存在丢失语序信息等问题