在自然語(yǔ)言處理中，詞袋模型被廣泛應(yīng)用于文本分類(lèi)、輿情分析、信息檢索等任務(wù)，能夠?qū)⑽谋巨D(zhuǎn)化為向量表示，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)分類(lèi)、聚類(lèi)任務(wù)。

Python語(yǔ)言中有很多開(kāi)源的文本處理庫(kù)，例如nltk、gensim，這里我們以nltk為例，介紹如何使用Python抽取文本的詞袋。

# 導(dǎo)入nltk庫(kù)
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
# 讀取文本
text = "Python是一種面向?qū)ο蟆⒔忉屝陀?jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。是一門(mén)大眾化的語(yǔ)言，因?yàn)槠浯a易讀、書(shū)寫(xiě)簡(jiǎn)潔，廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。"
# 分詞
tokens = word_tokenize(text)
# 停用詞過(guò)濾
stopwords = stopwords.words('english')
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stopwords]
# 詞頻統(tǒng)計(jì)
word_counter = Counter(filtered_tokens)
print(word_counter)

以上代碼中，我們首先導(dǎo)入了nltk庫(kù)，并使用其中的word_tokenize函數(shù)將文本分成單詞，接著使用nltk中的stopwords過(guò)濾掉常用詞，避免影響詞袋的特征提取。最后使用Python的Counter類(lèi)實(shí)現(xiàn)了詞頻的統(tǒng)計(jì)，即得到了文本的詞袋。

這里我們對(duì)“Python是一門(mén)大眾化的語(yǔ)言，因?yàn)槠浯a易讀、書(shū)寫(xiě)簡(jiǎn)潔，廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域?！边M(jìn)行了處理，得到的詞袋為Counter({'Python': 1, '面向?qū)ο?: 1, '解釋型': 1, '計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言': 1, '大眾化': 1, '代碼': 1, '易讀': 1, '書(shū)寫(xiě)': 1, '簡(jiǎn)潔': 1, '廣泛': 1, '應(yīng)用': 1, '領(lǐng)域': 1})。

詞袋模型抽取了文本中的關(guān)鍵詞信息，能夠使得機(jī)器更好地理解文本內(nèi)容，從而在文本分類(lèi)、聚類(lèi)等任務(wù)中發(fā)揮重要作用。