【LLM基础教程】文本特征表示方法入门(一)：BoW

​ 语言人工智能历史始于一种名为词袋（bag-of-words）的技术，这是一种表示非结构化文本的方法 。它早在20世纪50年代就被提出，但直到2000年前后才开始流行。

• 核心思想：将文本看作一个“词的集合”，忽略词序，只统计每个词出现的次数。

  换言之，在 BoW 模型中，句子或文档被表示为一个固定长度的向量，向量的每个维度对应词汇表（vocabulary）中的一个词，值表示该词在文本中出现的频率或次数。

一、介绍

​ 词袋模型是一种文本表示，用于描述文档中单词的出现情况。我们只跟踪单词数量，忽略语法细节和词序。之所以称之为“词袋”，是因为任何关于文档中单词顺序或结构的信息都会被丢弃。该模型只关注已知单词是否出现在文档中，而不是出现在文档的哪个位置。

1.1 结构化处理文本

​ 文本的最大问题之一是它混乱且非结构化，而机器学习算法更喜欢结构化、定义明确的固定长度输入，通过使用词袋技术，我们可以将可变长度的文本转换为固定长度的向量**。**

​ 此外，在更精细的层面上，机器学习模型处理的是数值数据，而不是文本数据。更具体地说，通过使用词袋（BoW）技术，我们将文本转换为其等效的数字向量。

1.2 模型特点

​ 总的来说，词袋模型为文本向量化提供了最基础的形式化框架。但由于它仅仅将语言视为一个几乎字面意义上的“词袋”，而忽略了文本的语义特性和上下文含义，因此难以有效表达词与词之间的语义联系。这也成为后续 Word2Vec、Transformer 等模型提出的直接动因。

二、构建步骤

​ 词袋模型的工作原理如下：

2.1 文本表示的起点：分词（Tokenization）

分词是构建词袋模型的第一步，也是影响模型性能的重要因素。

​ 在自然语言处理中，计算机无法直接理解原始文本。分词（Tokenization） 是将文本切分成最小可处理单元（词或子词，token）的过程，是所有文本表示方法的基础步骤。

• 举例：

​ 假设我们有两个句子需要创建数值表示。词袋模型的第一步是分词（tokenization），即将句子拆分成单个词或子词（词元，token）。最常见的分词方法是通过空格分割来把句子分割成词。然而，这种方法也有其缺点，因为某些语言（如汉语）的词之间没有空格。

(1) 为什么需要分词？

• 模型的输入必须是离散的 token 序列，不能直接处理字符串。
• 对于英语等以空格分词的语言，可直接按空格或标点切分；
• 对于中文、日语等无显式词界的语言，需要使用分词算法（如结巴分词、BERT WordPiece、SentencePiece 等）。

(2) 常见分词方式

• 在 BoW 模型中，分词结果决定了词汇表的构成。 不同的分词策略，会显著影响 BoW 特征空间的维度与稀疏性：
  • 分得太细 → 词汇表过大，稀疏性高；
  • 分得太粗 → 无法捕捉词义变化。

2.1 建立词汇表（Vocabulary）

​ 在分词之后，我们将每个句子中所有不同的词组合起来，创建一个可用于表示句子的词表（vocabulary）。即从语料库中提取所有不同的词，形成一个固定的词汇集合。

​ 使用词表，我们只需计算每个句子中词出现的次数，就创建了一个词袋。

2.2 向量化表示(Vectorization)

​ 词袋模型旨在以数字形式创建文本的表示（representation），也称为向量或向量表示。通过过计算单个词出现的次数创建词袋，这些值被称为向量表示。

2.3 语料库和词表

三、BoW构建

​ 下面通过一个简单示例来说明 词袋模型（Bag of Words） 的构建过程。

• Sentence 1: ”Welcome to Great Learning, Now start learning”

• Sentence 2: “Learning is a good practice”

3.1 分词

Tokenization

将每个句子拆分为单词：

• Sentence 1 → [Welcome, To, Great, Learning, Now, start, learning]
• Sentence 2 → [learning, is, a, good, practice]

3.2 构建词表

Vocabulary

​ 浏览上述文本中的所有单词，并列出模型词汇表中的所有单词。

Welcome
To
Great
Learning
,
Now
start
learning
is
a
good
practice

​ 这里需要注意，“Learning” 和 “learning” 因大小写不同被视为两个不同的词，因此在词汇表中会重复出现。同时，标点符号（如逗号 “,”） 也被分词器识别为独立的 token，并被计入词袋中。

​ 因为我们知道词汇表有 12 个单词，所以我们可以使用固定长度为 12 的文档表示，并在向量中的一个位置对每个单词进行评分。

3.3 计算词频并用向量表示

​ 我们这里采用的评分方法是统计每个单词的出现次数，不存在则记为0。这种评分方法比较常用。

• Sentence1

  

  将上述频率写入向量中：

  [1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0]

• Sentence2

  

  将上述频率写入向量中：

  [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]

• 综上所述：

3.4 局限性

​ 词袋模型仅能反映文本中词出现的频率，而忽略了语言的结构与语义信息，主要局限如下：

• 忽略词序：例如，“Learning start now” 与 “Now start learning” 在 BoW 表示中完全相同，无法体现语序差异。
• 忽略语义差异：例如，“good practice” 与 “bad practice” 的结构一致，但语义相反。
• 大小写敏感：如 “Learning” 与 “learning” 含义相同，却被视为两个不同的词。
• 包含无意义符号：标点符号（如逗号 “,”）会被当作独立 token 加入词汇表，增加噪声却无实际信息。

因此，词袋模型仅将语言视为一个几乎字面意义上的“词袋”，无法捕捉上下文与语义关系。 这一局限正是 TF-IDF 与后续词向量模型（如 Word2Vec、GloVe）出现的动机。

四、BoWs实现

​ sklearn的CountVectorizer类可以实现Bag Of Words的功能。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer(max_features=max_features, stop_words=stop_words)
X_train = vectorizer.fit_transform(train_texts)
X_test = vectorizer.transform(test_texts)

1. 参数说明

2. fit：统计训练文本中所有词出现的频率

​ 根据 max_features 和 stop_words 生成一个 词汇表（vocabulary）。词汇表里每个词对应一个索引，比如：

{'apple': 0, 'banana': 1, 'orange': 2}

3. transform：把测试文本也转换成同样维度的词频向量

• 使用已有词汇表，把新文本映射成向量
• 例如：

test_texts = ["apple orange"]
X_test =
[[1 0 1]]

​ 注意，如果测试文本里有训练集中没有出现的词，它们会被 忽略（不会增加新维度）。

五、BoW 与现代 LLM 的关系

BoW其实是语言表示演进的第一步

5.1 从 BoW 到 LLM：语言表示的技术演化路径

​ 从历史视角看，BoW 并不是“被淘汰的旧技术”，而是现代大模型语言表示体系的起点。

• 语言表示方法大致经历了以下阶段：

​ 可以看到，BoW 是第一个将“文本 → 数值向量”的工程可行方案，没有它，就没有后续的词向量和 Transformer 输入形式。

5.2 为什么说 BoW 不是“差模型”，而是“时代最优解”

​ 很多现代 NLP 教程会把 BoW 描述为“原始、简单、效果差”，这种说法在工程史上是不准确的。

(1) 计算资源限制决定了模型形式

• 在 BoW 流行的年代（1990–2010），那时：

  • GPU 尚未普及
  • 深度神经网络训练成本极高
  • 大规模语料不可获得
  • 分布式训练基础设施不存在

• 在这种环境下：

  • 稠密向量训练几乎不可行
  • Transformer 完全无法训练
  • BoW 是唯一可工业化落地的文本表示方式

(2) 在很多任务上，BoW 至今仍然是强基线

• 即使在今天，文本分类、信息检索、搜索排序、推荐系统特征工程，BoW / TF-IDF + 线性模型仍然是强基线，且成本极低。

• 在工业界常见经验是：一个调优良好的 TF-IDF + Logistic Regression，往往能击败一个没有调参的小型神经网络模型。

5.3 BoW 与现代 LLM 的本质差异

​ 从数学本质上看，BoW 和 LLM 的区别是统计阶数与结构建模能力：

• BoW 是

  P

  (

  w

  )

  P(w)

  P(w)

• LLM 是：

  P

  (

  w

  t

  ∣

  w

  <

  t

  ,

  context

  )

  P(w_t|w_{<t}, \\text{context})

  P(wt​∣w<t​,context) 本质上，LLM 是 BoW 的高阶条件概率扩展。

5.4 从工程角度看：LLM 仍然继承了 BoW 的思想

​ 尽管 Transformer 表面上非常复杂，但在底层LLM 仍然需要：

• Tokenization（分词）

• Vocabulary（词表）

• Token ID 向量化

• 稀疏→稠密嵌入映射

  这样看来，BoW 的思想仍然存在于 embedding lookup 表中，只是被神经网络“软化”了。

5.5 为什么说 BoW 是 NLP 的“牛顿力学”

​ 可以用一个物理学类比：

​ 牛顿力学并没有“过时”，只是适用范围有限。同理，BoW 不是错误模型，而是在低复杂度语言建模中的最优工程选择。

5.6 BoW 的思想在现代系统中的隐秘复活

​ 有趣的是，很多现代 LLM 系统又回归了“词频思想”：

• BM25 仍然是搜索引擎核心

• Hybrid Search = BM25 + Embedding

• RAG 系统中仍使用 TF-IDF / BM25 召回

• Prompt caching / prefix caching 本质是统计语言片段复用

  深度模型并没有取代统计模型，而是与之叠加。

六、总结

​ 词袋模型并不是一个“落后的技术”，它是现代语言模型体系的工程原点：

• 第一次实现文本 → 数值空间映射
• 建立了词表、分词、向量化的统一范式
• 为 Word2Vec、Transformer、LLM 提供了概念与工程基础

​ 没有 BoW，就没有今天的大模型语言智能。它不是被淘汰的旧模型，而是语言智能工程史上的第一块基石。它的局限来自时代，而它的思想仍活在每一个 LLM 的 embedding 层中。