TracyCoder的博客

N-Gram模型和Bag-of-words词袋模型作为NLP的基础技术，各有其独特的优势和局限性，适用场景也存在显著差异。评估维度N-Gram模型Bag-of-words词袋模型核心优势1. 保留文本序列信息，能捕捉词语间的相邻依赖关系；2. 原理简单，训练速度快，可通过平滑技术缓解数据稀疏问题；3. 对短文本的概率预测效果较好。1. 实现简单，计算效率高，易于理解和部署；2. 能有效捕捉文本的核心语义（基于词频）；3. 结合TF-IDF后可突出关键词语的重要性。主要缺点。