第1个回答 2024-11-23
Bag-of-Words（BOW）模型在信息检索领域中常被应用于文档表示。这一模型的精髓在于它忽略了单词的顺序、语法和句法等细节，将文档视为一系列独立的词汇集合。每个单词的出现被视为独立事件，不受其他单词影响。这种简化使得BOW模型具备了快速处理大量文本数据的能力。
通过构建词典，BOW模型将文本转换为向量表示。例如，给定一组句子：
John likes to watch movies. Mary likes too. John also likes to watch football games.
可构建字典如下：
['also', 'football', 'games', 'john', 'likes', 'mary', 'movies', 'to', 'too', 'watch']
利用此字典，句子可表示为：
[0 0 0 1 2 1 2 1 1 1] [1 1 1 1 1 0 0 1 0 1]
每个向量代表一个句子，其中元素值为对应单词在句子中出现的次数。这种表示方式等同于统计直方图，便于计算词频，简化了文本处理与分析。
然而，BOW模型的一个限制是它忽略了单词间的顺序信息。在某些场景下，语序对于理解文本意义至关重要，因此BOW模型可能不够精确。
BOW模型广泛应用于大规模文档集的处理。将文档转化为N维向量后，计算文档间的相似度（如余弦相似度）或作为特征向量用于分类等任务变得更为便捷。
以Python库scikit-learn中的 CountVectorizer() 函数为例，实现BOW模型的过程如下：
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