夫人工智能之兴，浩浩汤汤；机器学习之用，郁郁苍苍。欲教机器识文断字，必先化锦绣文章为数字矩阵，此特征提取之要义也。
诸多法门中，** 词袋模型**（Bag-of-Words, BoW）以其简而不陋，朴而有效之特性，屹立为自然语言处理之基石，宛若庖丁解牛，去其筋骨，存其精肉，终得文本之数字魂魄。
文海撷英，数林建模：词袋模型之奥义与中文处理实践
- [一、 模型精要：词袋之思，大道至简](#一、 模型精要：词袋之思，大道至简)
- [二、 利器在手：Sklearn 实践，庖丁解牛](#二、 利器在手：Sklearn 实践，庖丁解牛)
- [三、 中文之道：分词为舟，去芜存菁](#三、 中文之道：分词为舟，去芜存菁)
- [四、 应用之广：案例点睛，见微知著](#四、 应用之广：案例点睛，见微知著)
- [五、 总结](#五、 总结)
一、 模型精要：词袋之思，大道至简
词袋模型**，其名质朴，其意深远。其视文档若布袋**，但问袋中有何词汇**、** 几何频数**，全然不顾词序之先后、语法之结构。此乃"** 袋**"字之真谛------混沌之中，秩序自显。
其运作之流程，可概括为三步，如下图所示：
原始文档集合
文本预处理
（分词、清洗、归一化）
构建词汇表
（所有唯一词的集合）
向量化表示
（统计各文档词频，形成矩阵）
特征矩阵
（行：文档，列：词，值：频数）
表一：词袋模型化文为表示例
| 文档 | 原始文本 | 词汇表（排序后） | 词袋向量（频数） |
|---|---|---|---|
| 文档1 | "机器学习 引领 变革" | [变革, 引领, 学习, 机器] | [1, 1, 1, 1] |
| 文档2 | "深度 学习 驱动 机器 智能" | [变革, 驱动, 深度, 引领, 智能, 学习, 机器] | [0, 1, 1, 0, 1, 1, 1] |
观上表可知：两文档经处理，得一共通词汇表，凡七词。文档一之向量，于"变革"、"引领"、"学习"、"机器"四处为1，余者为0；文档二之向量则另有"驱动"、"深度"、"智能"之特征。至此，** 文意之异同，尽藏于此0与1、数与数之间矣！** 然此仅为最简之二值表示**（Binary），更为常用者，乃词频**（Term Frequency）或TF-IDF加权，后者能抑高频通用词之焰，扬关键特征词之光，使模型之眼更为雪亮【1†source】。
二、 利器在手：Sklearn 实践，庖丁解牛
理论既明，当付诸实践。Python 之 scikit-learn 库，为此提供利刃 CountVectorizer 与 TfidfVectorizer，开箱即用，事半功倍。
python
# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
# 示例文档集（英文）
corpus = [
'Machine learning is fascinating and powerful.',
'Deep learning drives modern AI forward.',
'Machine and deep learning are both subfields of AI.'
]
# 1. 构建词袋（词频）
bow_vectorizer = CountVectorizer()
bow_matrix = bow_vectorizer.fit_transform(corpus)
print("Vocabulary:", bow_vectorizer.get_feature_names_out())
print("Bag-of-Words Matrix (Frequency):\n", bow_matrix.toarray())
# 2. 构建TF-IDF加权词袋
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus)
print("\nTF-IDF Matrix:\n", tfidf_matrix.toarray())关键性能之眼**：fit_transform 者，一举两得，既学（fit）得语料库之全部词汇以成词典，又变（transform）文档为矩阵。所得矩阵，乃稀疏矩阵**（Sparse Matrix），高效存储海量词汇中之零星非零值，此乃工程智慧之体现也！
三、 中文之道：分词为舟，去芜存菁
前述乃西文之道，空格为界，词自分明。然中文博大，字字相连，** 分词**（Tokenization）乃处理中文之第一要务**，无此则词袋无从谈起。此外，文中多有"的"、"了"、"是"等停用词**（Stop Words），于表意无大功，于计算增冗余，当滤除之。
中文处理全流程，如下图所示：**
原始中文文本
Jieba分词
清洗与过滤
（去停用词、标点）
Sklearn向量化
中文特征矩阵
实践代码，融会贯通：**
python
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 1. 中文分词函数
def chinese_cut(text):
# 精确模式分词，并用空格连接，以符合sklearn输入格式
return " ".join(jieba.lcut(text))
# 示例中文文档
chinese_corpus = [
"机器学习是人工智能的核心领域。",
"深度学习通过神经网络模型取得巨大成功。",
"自然语言处理让机器理解人类语言。"
]
# 2. 应用分词
cut_corpus = [chinese_cut(doc) for doc in chinese_corpus]
print("分词结果:", cut_corpus)
# 3. 定义并扩展中文停用词表
base_stopwords = ["的", "了", "是", "在", "和", "让"] # 可扩展
# 通常可从文件加载更全面的停用词表
# 4. 使用TF-IDF，并传入停用词表
chinese_vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=base_stopwords)
chinese_matrix = chinese_vectorizer.fit_transform(cut_corpus)
print("\n中文词汇表:", chinese_vectorizer.get_feature_names_out())
print("\n中文TF-IDF矩阵:\n", chinese_matrix.toarray())点睛之笔**：jieba.lcut() 完成分词重任；自定义 stop_words 列表予 TfidfVectorizer，则模型自动滤除这些"虚词"，使特征空间更为凝练，专注于"机器学习"、"神经网络"、"自然语言"等实意之词。
四、 应用之广：案例点睛，见微知著
词袋模型虽"古"，然其力未衰，于诸多场景仍堪大任：
- 文本分类**：新闻分类、垃圾邮件过滤。将邮件转化为词袋向量，即可训练分类器判其良莠。
- 情感分析**：评论文本，析其褒贬。如"佳"、"美"、"赞"等词频高，则向量自带积极色彩。
- 文档检索**：搜索引擎之雏形。查询语句亦转为向量，与文档库中向量计算相似度（如余弦相似度），即可得相关结果。
譬若**：欲分析电商产品评论之情感。可收集"好评"与"差评"各千条，经中文分词、去停用词后，转化为TF-IDF向量。以此训练一逻辑回归或朴素贝叶斯模型。新评论文本至，同法处理，模型即可据其词袋特征，断其情感倾向，准确率往往可达八九成。此乃词袋模型结合简单分类器，解决实际问题之明证也！
五、 总结
总而言之**，词袋模型，** 舍形而得意，弃序而存真**，为文本数据入算法之门开辟通途。借助 sklearn 之强大，结合中文分词利器 Jieba 与停用词过滤，即可构建处理中文文本之有效管道。虽其无法理解上下文与语义关联之深层奥秘，然在文档表示、分类聚类、情感初判等诸多领域，仍是一把可靠、高效、易掌控的利器。正所谓：
"文山词海浩无涯，袋纳乾坤自有法。
数阵初成涵意蕴，轻舟已过万重峡。"**
（注：本文中关于词袋模型基本概念与TF-IDF的解释，参考了通用技术原理【1†source】。）