词袋模型和embedding区别
时间: 2024-03-22 20:19:36 浏览: 18
词袋模型和embedding是自然语言处理中两种不同的表示文本的方法。
词袋模型是一种简单的表示方法,它将文本视为一个袋子,将文本中的所有词汇都放入其中,并统计每个词汇的出现次数或者出现与否。在词袋模型中,每个词汇都是独立的,不考虑其词法和语序的问题。因此,词袋模型只关注词汇的数量和频率,而不关注词汇之间的关系。
而embedding是一种更高级的文本表示方法,它通过学习将文本中的词汇转换为连续向量表示。这些向量被设计成能够捕捉词汇之间的语义和语法关系。通过embedding,相似的词汇在向量空间中会更加接近,可以进行词汇的比较和计算。embedding模型的训练输入一般是上下文相关的词对应的词向量,而输出是特定词汇的词向量。
因此,词袋模型更加简单,只考虑词汇的数量和出现频率,而embedding则通过学习将词汇转换为连续向量,能够更好地捕捉词汇之间的语义关系。最终的选择要根据具体的任务和需求来决定。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [one-hot(独热)、bag of word(词袋)、word-Embedding(词嵌入)浅析](https://blog.csdn.net/xixiaoyaoww/article/details/105459590)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [词袋模型(BOW,bag of words)和词向量模型(Word Embedding)概念介绍](https://blog.csdn.net/qq_43350003/article/details/105392702)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]