词袋模型（Bag of Words, BoW）是一种简化版的文本表示方法，广泛应用于自然语言处理（NLP）和信息检索中。它将文本转换为一个向量，该向量的每个元素代表词汇表中的一个词在文本中出现的频率。具体来说，词袋模型的步骤包括：
1. 文本预处理：这一步涉及分词、去除停用词、词干提取等，目的是将文本拆分成基本单位（通常是单词）。例如，将句子“我喜欢吃苹果”分词为“我”、“喜欢”、“吃”、“苹果”。
2. 构建词汇表：从所有文档中收集所有独特的词，形成一个词汇表。这个词汇表是词袋模型的基础，每个词都有一个唯一的索引。
3. 词频统计：对于每个文档，统计词汇表中每个词的出现次数，并将这些计数填充到一个向量中。例如，如果“喜欢”在某个文档中出现了两次，那么在对应的向量中，“喜欢”的位置就是2。
在分词中的作用是，分词是词袋模型的初步阶段，它将连续的文本切分成独立的词汇单元，这是构建词袋模型的先决条件。没有分词，文本就无法被正确地量化和表示。分词确保了每个独立的语义单元被识别并计入后续的词频统计中。例如，中文文本需要通过如jieba这样的分词工具来分割成单个词语，以便于构建词袋。
词袋模型通过这种方式忽略了词语的顺序和语法结构，只关注词频，从而简化了文本的复杂性，使得文本可以被机器学习算法处理。这也意味着它丢失了上下文信息和词序信息，这在某些应用场景中可能是一个限制。
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