NLP基础——词集模型（SOW）和词袋模型（BOW）
（1）词集模型（Set Of Words）： 单词构成的集合，集合自然每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个。
（2）词袋模型（Bag Of Words）： 如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数（频数）。
为文档生成对应的词集模型和词袋模型
考虑如下的文档：
dataset = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],
['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],
['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],
['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]list of lists 的每一行表示一个文档
第一步：生成词汇表
vocabSet = set()
for doc in dataset:
vocabSet |= set(doc)
vocabList = list(vocabSet)第二步：为每一个文档创建词集向量/词袋向量
# 词集模型
SOW = []
for doc in dataset:
vec = [0]*len(vocabList)
for i, word in enumerate(vocabList):
if word in doc:
vec[i] = 1
SOW.append(doc)
# 词袋模型
BOW = []
for doc in dataset:
vec = [0]*len(vocabList)
for word in doc:
vec[vocabList.index[word]] += 1
BOW.append(vec)
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