Python中的詞袋模型是自然語言處理中常用的一種模型，其主要構建思路是將文本中所有單詞統計出現的次數，然后將其轉換為數值向量，稱為詞向量，通常用于文本分類、聚類、檢索等任務。

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 將文本分詞
def cut_sentence(sentence):
words = jieba.lcut(sentence)
return words
# 創建詞袋模型
def create_bag_of_words(corpora):
vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=cut_sentence)
bag_of_words = vectorizer.fit_transform(corpora)
return bag_of_words.toarray(), vectorizer
# 計算詞袋相似度
def calculate_similarity(bag_of_words):
cosine_similarities = np.zeros((len(bag_of_words), len(bag_of_words)))
for i in range(len(bag_of_words)):
for j in range(i+1, len(bag_of_words)):
cosine_similarities[i][j] = cosine_similarity([bag_of_words[i]], [bag_of_words[j]])
cosine_similarities[j][i] = cosine_similarities[i][j]
return cosine_similarities

以上代碼是一個基本的詞袋模型的實現，其中cut_sentence函數可根據需要選擇不同的分詞器。create_bag_of_words函數通過sklearn庫的CountVectorizer來創建詞袋模型，并將其轉換為數值向量；而calculate_similarity函數可以用來計算不同文本之間的相似度。