Bag of Words (BoW) ist ein verbreitetes Verfahren im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), um Textdaten in eine maschinell verarbeitbare Form umzuwandeln. Es handelt sich um eine einfache, aber effektive Methode, die häufig in Anwendungen wie Textklassifikation, Information Retrieval und Themaerkennung eingesetzt wird.
Das Konzept basiert auf der Idee, einen Text durch die Häufigkeit seiner Wörter darzustellen. Zunächst wird ein Wörterbuch aller einzigartigen Wörter im gesamten Textkorpus erstellt. Jeder Text, sei es ein Satz, ein Absatz oder ein Dokument, wird dann durch einen Vektor dargestellt, dessen Länge der Anzahl der Wörter im Wörterbuch entspricht. Jedes Vektorelement zeigt an, wie oft das entsprechende Wort im Text vorkommt.
Ein Beispiel: Angenommen, unser Wörterbuch besteht aus den Wörtern [„Hund“, „Katze“, „Maus“]. Der Satz „Der Hund jagt die Katze“ würde als Vektor [1, 1, 0] dargestellt werden, da „Hund“ und „Katze“ jeweils einmal vorkommen, „Maus“ jedoch nicht.
Die Vorteile des Bag-of-Words-Modells liegen in seiner Einfachheit und Effizienz. Es ermöglicht die schnelle Umwandlung von Text in numerische Daten, was die Anwendung von maschinellen Lernalgorithmen erleichtert. Allerdings hat das Modell auch Einschränkungen: Die Reihenfolge der Wörter wird nicht berücksichtigt, und Synonyme oder Wörter, die nicht im Wörterbuch vorhanden sind, können nicht unterschieden werden.
Trotz dieser Grenzen ist Bag of Words aufgrund seiner einfachen Implementierung und guten Ergebnisse in vielen Anwendungen ein nützliches Werkzeug geblieben.