在NLP中描述"词包"的概念.
在自然语言处理 (NLP) 中",词包"是通过将其转换为数字格式来表示文本数据的常用方法,以便机器学习算法能够处理它.这是通过计算文档中每个单词出现的次数,并将每个文档组织成包含这些单词的"袋"的集合来从文本中提取特征的方法.这通过创建数据集中的所有单词的大量词汇,然后将每个文档表示为数量的向量,每个数字反映文档中对应单词的词数量或频率. "袋"名称指文本中的单词的顺序被忽略,只考虑它们的频率.这意味着同一文档中的两个单词将具有不同的矢量表示.但它不能考虑其他语句类别和语句分析,它不能考虑一些语句的信息,它不能考虑语法分类和语句的信息,它不能考虑其他语句的信息.