前言

BoW，全称Bag of Words，中文名称为词袋模型，最初被用在NLP的文本分类任务中，将文档表示成特征向量。

步骤

1. 提取出文本独特的word，然后给每个word赋予一个one hot vector（只有一个维度为1，其他为0）即建立了一个词库。
2. 根据词库，得到每个句子对应的特征向量。

优点

简单，方便。
新增一个词也比较方便。

不足

只关注了词出现的次数，并没有考虑其顺序。
当词库较大时，特征向量比较稀疏。

示例

文档1：John likes to watch movies. Mary likes too.
文档2：John also likes to watch football games.

Vocabulary = {“John”: 1, “likes”: 2,“to”: 3, “watch”: 4, “movies”: 5,“also”: 6, “football”: 7, “games”: 8,“Mary”: 9, “too”: 10}

特征向量：
文档1： [1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
文档2： [1, 1,1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]