词袋模型
做自然语言处理，第一步肯定是数据的预处理了，对于图像数据，我们可以把图像转化为矩阵，那么对于自然语言，我们又应该进行怎样的转化呢。
方法有很多，在网上一搜，会发现word2vec、分布式表示、word embedding等等一大堆名次，但是可以说，他们都是为了让文本能够以数字的形式呈现，要么是一维向量，要么是矩阵等等，不同的方法模型有不同的优缺点，这里先从比较简单的方法说起，也就是本文的主角词袋模型。词袋模型忽略了文本的语法语序等要素，构建了一个词汇的无序集合，通过这个集合去表达一段文字或一个文档：
举一个简单的例子比如现在我们有一句话：today is a good day, tomorrow is a bad day；我们就可以基于这句话构建一个词袋："today"、"is"、"a"、"good"、"day"、"tomorrow"、"bad"。然后，我们就可以根据词袋中的元素在句子中出现的次数，用矩阵去表示这句话：
顺带说明一下，统计词频有时候对情感的表达是有用的，比如一个句子里面出现了很多次good，如果我们不考虑它出现次数而只是用1表示它出现过，就无法准确表达句子的情感，对文本分类等问题造成偏差。
另外，这种无序表示方法，我觉得有点像小时候学习语文做的练习题，给出一堆无序的词语，比如"去哪里"、"明天"、"你"，然后做排序，就可以得到"你明天去哪里"，这时候，其实不论是有序还是无序，我们都能猜出句子的意思，所以像这种通过矩阵表示一个句子是可行的。
但是词袋的缺点也很明显，当我们的词汇量增大时，对于每句话用到的词最多还是十来个，于是就导致了每句话的矩阵都是稀疏的，严重影响了内存和计算资源。除此之外，因为词袋是基于一个个独立的单词的，在一个句子中没有考虑到词与词之间的顺序和联系，所以在部分情况下可能会导致句义表达不准确，比如"你打了我"和"我打了你"，虽然意思相反但是通过词袋模型表达都是一样的。
基于词袋模型的这些缺点，我们还能进一步改进，比如采取n元特征（N-gram特征），把句子的顺序也考虑进去，比如原来我们针对"today is a good day"构建的词袋是：（"today"、"is"、"a"、"good"、"day"），如果采取二元特征就可以变成：（"today is"、"is a"、"a good"、"good day"），这里构建的词袋就不再是单一的词，考虑了词与词之间的顺序。