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词袋模型BoW

news 2025/10/5 6:12:13

1. 基本概念

词袋模型（Bag - of - Words，BoW）是自然语言处理（NLP）中一种简单但基础且重要的文本表示方法。它将文本看作是由一系列词语组成的无序集合，就像把文本中的所有词语都装进一个“袋子”里，不考虑词语在文本中的顺序、语法和语义关系，只关注每个词语出现的频率。

2. 实现步骤

2.1 文本预处理

在使用词袋模型之前，通常需要对原始文本进行预处理，主要包括以下几个步骤：

分词
- 对于英文文本，简单的分词可以基于空格进行。例如，对于句子 “I love natural language processing”，分词后得到 ["I", "love", "natural", "language", "processing"]。
- 对于中文文本，需要使用专门的分词工具，如 jieba。例如，对于句子 “我爱自然语言处理”，使用 jieba 分词：

import jieba
sentence = "我爱自然语言处理"
words = jieba.lcut(sentence)
print(words)

去除停用词
停用词是指在文本中频繁出现但本身没有太多实际语义的词语，如英文中的 “the”、“a”、“an”、“is” 等，中文中的 “的”、“是”、“在” 等。去除停用词可以减少数据的噪声，提高后续处理的效率。

from sklearn.feature_extraction.text import ENGLISH_STOP_WORDStext = "The dog is running in the park"
words = text.split()
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in ENGLISH_STOP_WORDS]
print(filtered_words)

词干提取或词形还原
- 词干提取：将词语还原为其基本的词干形式，不考虑词的词性。例如，“running”、“runs” 提取词干后都为 “run”。常用的词干提取器有 Porter 词干提取器。

from nltk.stem import PorterStemmerstemmer = PorterStemmer()
word = "running"
stemmed_word = stemmer.stem(word)
print(stemmed_word)

词形还原：将词语还原为其字典形式（词元），考虑词的词性。例如，“better” 词形还原后为 “good”。可以使用 nltk 中的 WordNetLemmatizer。

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import nltk
nltk.download('wordnet')lemmatizer = WordNetLemmatizer()
word = "better"
lemmatized_word = lemmatizer.lemmatize(word, pos='a')  # pos='a' 表示将其作为形容词进行还原
print(lemmatized_word)

2.2 构建词汇表

遍历所有预处理后的文本，收集其中出现的所有不重复的词语，形成一个词汇表。例如，有两个文本 “I love cats” 和 “I love dogs”，构建的词汇表为 ["I", "love", "cats", "dogs"]。

2.3 文本向量化

对于每个文本，根据词汇表将其转换为一个向量。向量的长度等于词汇表的大小，向量的每个元素对应词汇表中的一个词语，元素的值表示该词语在文本中出现的次数。
例如，对于文本 “I love cats”，基于上述词汇表，其对应的向量为 [1, 1, 1, 0]；对于文本 “I love dogs”，对应的向量为 [1, 1, 0, 1]。

3. 在 `scikit - learn` 中的实现

scikit - learn 库提供了 CountVectorizer 类来方便地实现词袋模型。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer# 示例文本
corpus = ["I love cats", "I love dogs"]# 创建 CountVectorizer 对象
vectorizer = CountVectorizer()# 拟合数据并进行转换
X = vectorizer.fit_transform(corpus)# 打印词汇表
print("词汇表:", vectorizer.get_feature_names_out())# 打印特征矩阵
print("特征矩阵:", X.toarray())

4. 优缺点

4.1 优点

简单易实现：词袋模型的原理和实现都非常直观，不需要复杂的算法和训练过程，易于理解和使用。
计算效率高：由于不考虑词语的顺序和语法结构，只关注词语的出现频率，计算速度快，适合处理大规模文本数据。
通用性强：可以应用于多种自然语言处理任务，如文本分类、信息检索、情感分析等。

4.2 缺点

丢失语义信息：完全忽略了词语在文本中的顺序和语法结构，导致文本的语义信息丢失。例如，“The dog bites the man” 和 “The man bites the dog” 在词袋模型下的表示相同，但语义完全不同。
数据稀疏性：随着词汇表的增大，特征向量的维度会变得非常高，而且大部分元素的值为 0，导致数据稀疏性问题，增加了计算和存储的难度。
缺乏上下文信息：无法捕捉词语之间的上下文关系，对于一些需要上下文信息的任务，如机器翻译、问答系统等，效果可能不理想。