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BOW (bag of words) 模型简介 Bag of words模型最初被用在文本分类中，将文档表示成特征矢量。它的基本思想是假定对于一个文本，忽略其词序和语法、句法，仅仅将其看做是一些词汇的集合，而文本中的每个词汇都是独立的。简单说就是讲每篇文档都看成一个袋子（因为里面装的都是词汇 ...
原文：Bag-of-words model
Bag of words model BoW model 最早出现在NLP和IR领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词 words 来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW类比, 图像的特征 feature 被当作单词 Word . 引子: 应用于文本的BoW model Wikipedia 上给出了如下例子: 根据上述两句 ...
2012-12-03 20:23 0 18873 推荐指数：
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