"Bag of Words" (BoW), doğal dil işleme (NLP) ve metin madenciliği alanlarında kullanılan temel bir modeldir. Bu model, bir metni kelimelerin (token'ların) sıklıklarını içeren bir vektör olarak temsil eder. Metindeki kelimelerin sıralaması veya cümle yapısı gibi bilgiler göz ardı edilir; sadece kelime varlıkları ve bu kelimelerin dokümanda ne kadar sık geçtiği dikkate alınır.

Bag of Words Nasıl Çalışır?

Tokenleştirme: İlk adım, metni kelimelere veya token'lara ayırmaktır.

Sözlük Oluşturma: Metinde geçen tüm benzersiz kelimeler bir sözlük (kelime dizini) oluşturur. Her kelimeye benzersiz bir indeks atanır.

Vektörleştirme: Her metin veya döküman, tüm kelimelerin sözlükteki varlığına göre bir vektör olarak ifade edilir. Bu vektördeki her eleman, sözlükteki bir kelimenin dökümanda kaç kez geçtiğini gösterir.

Örnek

Metin: "the quick brown fox jumps over the lazy dog"

Bu metinden bir Bag of Words modeli oluşturulduğunda, adımlar şu şekilde işler:

Tokenleştirme: ["the", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "the", "lazy", "dog"]

Sözlük Oluşturma: {"the": 0, "quick": 1, "brown": 2, "fox": 3, "jumps": 4, "over": 5, "lazy": 6, "dog": 7}

Vektörleştirme: [2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

Vektör, "the" kelimesinin iki kez, diğer kelimelerin ise birer kez geçtiğini gösterir.

Kullanım Alanları ve Sınırlamaları

Bag of Words modeli, metin sınıflandırma, spam tespiti, duygu analizi gibi birçok NLP uygulamasında kullanılır. Ancak, kelime sırası ve dilbilgisi gibi önemli dilbilimsel bilgileri dikkate almadığı için bazı sınırlamalara sahiptir. Bu model, metinler arasındaki ince anlam farklarını yakalamakta yetersiz kalabilir, bu nedenle daha karmaşık modeller tercih edilebilir.