词袋模型（Bag-of-words model）-Toy模板网

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词袋模型

简介

词袋模型（Bag-of-words model）是用于自然语言处理和信息检索中的一种简单的文档表示方法。通过这一模型，一篇文档可以通过统计所有单词的数目来表示，这种方法不考虑语法和单词出现的先后顺序。这一模型在文档分类里广为应用，通过统计每个单词的出现次数（频率）作为分类器的特征。

示例

如下两篇简单的文本文档：
Jane wants to go to Shenzhen.
Bob wants to go to Shanghai.
基于这两篇文档我们可以构建一个字典：
{‘Jane’:1, ‘wants’:2, ‘to’:4, ‘go’:2, ‘Shenzhen’:1, ‘Bob’:1, ‘Shanghai’:1}
我们可将两篇文档表示为如下的向量：
例句1：[1,1,2,1,1,0,0]
例句2：[0,1,2,1,0,1,1]
词袋模型实际就是把文档表示成向量,其中向量的维数就是字典所含词的个数，在上例中，向量中的第i个元素就是统计该文档中对应字典中的第i个单词出现的个数，因此可认为词袋模型就是统计词频直方图的简单文档表示方法。

计算机视觉中的词袋模型

对于一副图像，我们可以看作文档——若干个“词汇”的集合，同样的，视觉词汇之间没有顺序。将文档中的单词类比到图像，图像中的单词是图像特征。

大概过程：首先提取图像集特征的集合，然后通过聚类的方法聚出若干类，将这些类作为dictionary，即相当于words，最后每个图像统计字典中words出现的频数作为输出向量，我们便可将一幅图表示成基于图像特征的统计直方图，用于后续的分类、检索等操作。

具体步骤如下：

利用SIFT算法从图像集的所有图像中提取SIFT特征形成视觉词汇向量。假如有自行车、人脸、吉他，我们提取词汇如下：
利用聚类方法（如k-means）对上一步提取的SIFT特征即视觉词汇进行聚类，得到k个聚类中心，利用这些聚类中心构建词典（码本）。假设对上面自行车、人脸、吉他得到的视觉词汇进行k-means聚类（如k=4）,形成码本的过程如下：
在每一幅图片中统计码本的每个单词对应SIFT特征的数量，这样一幅图就可用k维向量或者说是统计直方图的形式表示出来。对于我们的例子，我们将图像用统计直方图的形式可表示如下：

综上，我们把图像用词袋模型表示成了一个向量，这样我们便可以利用其代表图像进行检索、分类等操作。