Bag of Words

Bag of Words（BoW）は、自然言語処理（NLP）においてテキストデータを数値ベクトルとして表現するための最も基本的かつ重要な手法の一つです。BoWは、文書中に含まれる単語の出現頻度に基づいて文書を特徴ベクトルに変換します。このシンプルさから、BoWはテキスト分類、情報検索、スパムフィルタリングなど、さまざまな応用分野で広く利用されています。 BoWの主な利点は、実装が容易で、計算コストが低いことです。しかし、単語の順序や文脈が無視されるため、意味的な情報を捉えにくいという欠点もあります。 BoWのプロセス 1. テキストの前処理 2. 辞書の作成 3. ベクトル化 BoWの応用例と…