转载自：https://blog.csdn.net/JYZ4MFC/article/details/81223572
Bag of Words 即词袋模型，是对样本数据的一种表示方法，主要应用在 NLP(自然语言处理)和 IR(信息检索)领域，近年也开始在 CV（计算机视觉）发挥作用。
该模型在表示样本数据时，可以假设假设：一个文档可以看作一袋子的单词，而不考虑其语法和词序关系，每个词都是独立的。即将文本映射成为一个包含词的向量，向量的长度是词典的大小，每一位表示词典中的一个词，向量中的每一位上的数值表示该词在文本中出现的次数。对于一个文本，其词向量通常是稀疏的。
有这样两个简单的文本文档：
【1】John likes to watch movies. Mary likes too.
【2】John also likes to watch football games.
对上述两个文档构造词典： { “John”: 1, “likes”: 2, “to”: 3, “watch”: 4, “movies”: 5, “also”: 6,
“football”: 7, “games”: 8, “Mary”: 9, “too”: 10}
词典中共有10个单词，每个单词后面是序号。那么，我们可以用一个向量表示一个文本文档：
第一个文档->[1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
第二个文档->[1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]
上面的这个矩阵，就是词袋模型了，其中每个分量表示该单词在该文档中的出现次数。从上述的表示中，可以很清楚地看出来，在文档表示过程中并没有考虑关键词的顺序，而是仅仅将文档看成是一些关键词出现的概率的集合(这是Bag-of-words模型的缺点之一)，每个关键词之间是相互独立的，这样每个文档可以表示成关键词出现频率的统计集合，类似于直方图的统计表示。
矩阵图中的每一项，不仅可以用词典频数表示，也可以利用tf-idf表示词项的权重。
