基于词袋模型（Bag-of-Words, BoW）的文本分类算法详解 题目描述 词袋模型（BoW）是一种经典的文本表示方法，用于将文本转换为数值特征向量，从而支持机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行文本分类。其核心思想是： 忽略文本的语法和语序，将文本视为一个无序的词汇集合，通过统计词频或二进制出现表示文本特征 。 解题过程详解 步骤1：理解文本分类的基本流程 文本分类任务通常包含以下阶段： 文本预处理 ：清洗文本，去除噪声（如标点、停用词）。 文本表示 ：将文本转换为数值向量（即特征工程）。 模型训练 ：使用标注数据训练分类器（如朴素贝叶斯）。 预测与评估 ：对测试集分类并评估准确率、F1分数等指标。 BoW的核心作用在 第2步 ，即文本表示。 步骤2：构建词袋模型的核心操作 假设有以下两个文档组成的语料库： 文档1： "I love natural language processing" 文档2： "I hate hate boring language" 1. 创建词汇表（Vocabulary） 收集所有文档中的唯一词汇，忽略大小写和标点： ["i", "love", "natural", "language", "processing", "hate", "boring"] 词汇表长度为7，每个词对应一个特征维度。 2. 生成特征向量 词频统计（Count-Based） ：统计每个词在文档中的出现次数。 文档1向量： [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0] （对应词汇表顺序） 文档2向量： [1, 0, 0, 1, 0, 2, 1] （"hate"出现2次） 二进制表示（Binary） ：仅标记词是否出现（0/1）。 文档2向量变为： [1, 0, 0, 1, 0, 1, 1] 步骤3：处理词频的常见优化——TF-IDF加权 直接使用词频可能受高频常见词（如“the”“is”）干扰，因此引入 TF-IDF（词频-逆文档频率） 加权： TF（词频） ：词在文档中的频率（如 词频/文档总词数 ）。 IDF（逆文档频率） ： log(总文档数/包含该词的文档数) ，降低常见词的权重。 TF-IDF = TF × IDF ：突出文档中独特的重要词。 例如，若词汇表中有词 "language" ，它在两个文档中都出现： IDF = log(2/2) = 0 → TF-IDF权重为0，表明该词对区分文档无贡献。 步骤4：结合分类器进行训练 以朴素贝叶斯分类器为例： 将每个文档的BoW向量（或TF-IDF向量）作为输入特征。 计算每个类别下各词汇的条件概率（如：类别“科技”中词“algorithm”出现的概率）。 对新文档：根据其BoW向量，利用贝叶斯公式计算属于各类别的概率，取最大概率的类别作为预测结果。 步骤5：BoW的优缺点分析 优点 ： 简单高效，易于实现。 可解释性强（特征对应具体词汇）。 缺点 ： 忽略语序和语义 ：例如“狗咬人”和“人咬狗”的向量相同。 高维稀疏性 ：词汇表巨大时向量维度高，且大部分值为0。 无法处理未登录词 （词汇表外的词）。 总结 词袋模型通过 无序词频统计 将文本转化为数值向量，是文本分类的基础方法。尽管有局限性，但其简洁性使其在简单任务中仍具实用价值，且常与TF-IDF加权、朴素贝叶斯或SVM结合使用。后续改进模型（如Word2Vec、BERT）则通过引入上下文信息克服了BoW的语义缺失问题。