在自然語言處理和文本分析的問題中，詞袋（Bag of Words, BOW）和詞向量（Word Embedding）是兩種最常用的模型。更准確地說，詞向量只能表征單個詞，如果要表示文本，需要做一些額外的處理。下面就簡單聊一下兩種模型的應用。
所謂BOW，就是將文本/Query看作是一系列詞的集合。由於詞很多，所以咱們就用袋子把它們裝起來，簡稱詞袋。至於為什么用袋子而不用筐（basket）或者桶（bucket），這咱就不知道了。舉個例子：
文本1：蘇寧易購/是/國內/著名/的/B2C/電商/之一
這是一個短文本。“/”作為詞與詞之間的分割。從中我們可以看到這個文本包含“蘇寧易購”，“B2C”，“電商”等詞。換句話說，該文本的的詞袋由“蘇寧易購”，“電商”等詞構成。就像這樣：
但計算機不認識字，只認識數字，那在計算機中怎么表示詞袋模型呢？其實很簡單，給每個詞一個位置/索引就可以了。例如，我們令“蘇寧易購”的索引為0，“電商”的索引為1，其他以此類推。則該文本的詞袋就變成了：
是的，詞袋變成了一串數字的（索引）的集合。這樣計算機就能讀懂了。如果用程序來描述的話，就會像：Set<int>(0,1,2…)。當然，剛才的例子中像“蘇寧易購”等詞只出現了一次，如果出現多次，可能就需要支持重復元素的容器了，如Java/C++中的MultiSet。
可是，在實際的應用中（如：文本的相似度計算），用剛才說的容器是非常不方便的（如果要用，需要額外用Map容器來存儲一本字典來表征詞和索引的映射關系）。因此我們考慮用更簡單的數據結構來組織詞袋模型。既然剛才說詞是用數字（索引）來表示的，那自然我們會想到數組。例如：
Intwords[10000] = {1,20,500,0,……}
索引:{0,1,2,3,……}
詞: {蘇寧易購,是,國內,B2C,……}
數組的下標表示不同的詞，數組中的元素表示詞的權重（如：TF，TF-IDF）。更為一般的，詞的索引可以用詞的HashCode來計算，即：Index(蘇寧易購) = HashCode(蘇寧易購)。將詞散列到數組的某個位置，並且是固定的（理論上會有沖突，需要考慮沖突的問題）。因此，HashCode這個函數起到了字典的作用。轉化成了數組，接下來計算余弦相似度啥的就好辦多了。這就是詞袋模型。
下面講講詞向量模型。實際上，單個詞的詞向量不足以表示整個文本，能表示的僅僅是這個詞本身。往往，這個詞向量是個高維的向量（幾萬甚至幾十萬）。先不說它是如何得到的，單說它的應用應該是很廣泛的。再舉文本相似度的例子，既然詞可以用一串數字表示，那么自然可以用余弦相似度或歐式距離計算與之相近的詞。這樣，詞的聚類什么的都可以做了。那長文本怎么辦呢？一個簡單的辦法是把這個文本中包含的詞的詞向量相加。這樣長文本也就表示成了一串數字。可是這種處理方法總讓我們覺得怪怪的。看到過有同學做的測試，當文本只有十幾個字的時候，這種處理方法還算湊合，字多了，結果就很難看了。至於詞向量是怎么獲得，咱下回再說。目前word2vec有多種版本可供大家使用。至於像doc2vec，sentence2vec的效果還有待評估。