作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Bag of Words(BoW)是一个简单的文本分类方法，它将一个文档视作一个词序列并对其进行计数，然后根据词频统计结果来决定文档属于哪个类别。但是在实际应用中，这样的方法往往无法有效地提取出文档中的关键信息。
为了解决这个问题，提出了更复杂的BoW模型——词袋模型（也叫做特征向量模型），即通过考虑单词、短语或字符的相似性，来构建新的词典，这种模型称为N-Gram模型。N-gram模型利用多种不同长度的子序列，来获取文档中的有用信息。其中，Tri-gram模型可以说是最流行的一种N-gram模型。
本文教程将详细介绍如何实现Bag of Words、Bigrams和Trigrams的训练、预测和评估过程。所涉及的Python库包括numpy、pandas、nltk、sklearn等。
2.Bag of Words and N-Grams Model Introduction
2.1 BoW Model
BoW模型是指把每个文档视为一个词序列，然后对这些词进行计数，从而得到该文档属于哪个类的概率。它的基本思想是把每篇文档看作由独立的单词组成的一个集合，对每个文档中出现的词汇进行计数，并且记录每个词汇出现次数的个数作为该词汇的特征值。然后可以通过不同的特征向量来描述该文档。例如，可以使用简单计数法（Simple Counting）或者加权计数法（Weighted Counting）来生成特征向量。
2.2 N-Grams Model
N-Gram模型是指利用一定窗口内的连续词元序列