Bag-of-words model:
词袋模型是一种在NLP和IR中的简化的表示形式。在该模型中，文本被表示为成袋的单词，不考虑其语法甚至是单词顺序。词袋模型通常被用在文档分类的方法中，在这些方法中，每个单词的出现频率被用作训练分类器的特征。
在实际中，词袋模型主要用作产生特征的工具。这种列表表示不能保留原文本的顺序，该技术在Email过滤方面有着成功的应用。
https://en.wikipedia.org/wiki/Bag-of-words_model
TF-IDF
在信息检索领域，TF-IDF是一种用来反映一个单词对文档的重要性的数理统计方法。这是最受欢迎的项权重方案之一，83%的基于文本的推荐系统使用了该方法。一项单词在文档中出现的权重只与项出现的频率成正比。对于常出现的单词，要减少出现的频率，对于不常出现的单词要增加权重。Karen想出来一个统计学解释叫做IDF，并成为项权重的基石：词语的独特性可以作为文档数量的反转函数来衡量。
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