词袋模型和空间向量模型

词袋模型和空间向量模型都是常用的文本表示方法。

词袋模型将文本表示为一个词汇表中所有词汇的出现频率向量。这种向量不考虑单词顺序，只考虑每个单词在文本中出现的次数，因此可以用于文本分类、信息检索等任务。词袋模型的缺点是无法考虑单词之间的关系和语义信息。

空间向量模型则考虑了单词之间的关系和语义信息。它将文本表示为向量空间中的向量，其中每个维度表示一个单词。文本中每个单词的权重由其在文本中出现的频率和单词在整个语料库中的重要性共同决定。空间向量模型可以用于文本分类、信息检索、相似度计算等任务。

总之，词袋模型和空间向量模型都有各自的优点和缺点，具体使用哪种模型取决于具体任务的需求和文本的特点。