宣告：參考a gentle introduction to the bag-of-words model
目的：將不定長的文字型資料轉化為定長的數值型資料，以便用作機器學習模型的輸入。
用處：常用於文字建模和分類。
優點：簡單，易實現。
缺點：不能考慮文字的結構和順序。
以《雙城記》中的一段話為例：
詞袋中的單詞與詞向量中的值一一有序對應。
基於詞袋的詞向量表達法像是為每乙個文字建立了乙個統計直方圖，直方圖的x軸是單詞，y軸是單詞在該文字的詞頻
"it was the best of times" = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
"it was the worst of times" = [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0]
"it was the age of wisdom" = [1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0]
"it was the age of foolishness" = [1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1]
NLP入門（1）詞袋模型及句子相似度
建立詞袋 取得句子的向量表示 缺少手寫的計算相似度部分 coding utf 8 from nltk import word tokenize nltk可能報錯 在python的控制台執行 import nltk nltk.download punkt sent1 i love sky,i love...
文件詞袋模型
詞袋模型記錄了單詞在詞彙表中出現的次數。def loaddataset 建立文件集合以及標籤 postinglist my dog has flea problems help please maybe not take him to dog park stupid my dalmation is ...
詞袋模型（bag of words，BOW
詞袋模型是自然語言處理中在建模文字時常用的文字表示方法。維基百科上的給出如下的例子 john likes to watch movies.mary likes too.john also likes to watch football games.將上面的兩句話中看作乙個文件集，列出文件 現的所有單...