词袋模型（Bag-of-Words, BoW）是一种在自然语言处理中用于表示文本的简化方法，它将文本视为一个无序的词汇集合，忽略词序和语法结构，只关注每个单词在文档中的出现频率。具体而言，一个文档被转换成一个数值向量，其中每个维度对应词汇表中的特定单词，值表示该单词的出现次数。这种模型因其计算效率高和易于实现而被广泛应用于文本分类、情感分析等基础任务中。
在AI产品开发的实际落地中，词袋模型为许多应用提供了快速原型开发的基础。例如，在构建垃圾邮件过滤器或客户评论情感分析工具时，BoW模型能高效提取文本特征，结合朴素贝叶斯等机器学习算法实现低成本分类；尽管现代技术如词嵌入（Word2Vec）已能捕捉更丰富的语义关系，但BoW在资源受限场景（如移动端应用或初创产品）中仍具价值，帮助AI产品经理在初期评估任务可行性时平衡复杂度与性能。
如需延伸阅读，推荐Christopher Manning、Prabhakar Raghavan和Hinrich Schütze的《Introduction to Information Retrieval》（Cambridge University Press），该书全面探讨了BoW模型及其在信息检索中的应用。
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