我很难理解构建词袋的过程。这将是一个多类别分类监督机器学习问题，其中一个网页或一段文本将被分配到多个预定义类别中的一个。现在，我熟悉的构建特定类别（例如，“数学”）词袋的方法是收集大量与数学相关的网页。从那里，我将进行一些数据处理（如删除停用词和执行TF-IDF）来获得“数学”类别的词袋。

问题：我正在考虑的另一种方法是通过Google搜索“与数学相关的术语列表”来构建我的词袋。我想问这种方法是否可行？

另一个问题：在这个问题的背景下，词袋和语料库是否意味着相同的东西？

提前感谢！

回答：

这不是词袋的定义。词袋是用来描述一种特定方式来表示给定文档的术语。具体来说，一个文档（段落、句子、网页）被表示为一种形式的映射：

word: 这个词在文档中出现的次数

例如，“John likes cats and likes dogs”将被表示为：{john: 1, likes: 2, cats: 1, and: 1, dogs: 1}。这种表示方式可以很容易地输入到典型的机器学习方法中（特别是如果假设总词汇是有限的，那么我们最终会得到数值向量）。

请注意，这不是关于“为一个类别创建词袋”。在典型的监督学习中，一个类别由多个文档组成，每个文档独立地被表示为词袋。

特别是，这使你最后提出的通过Google搜索与类别相关的词的提议无效——这不是典型的机器学习方法的工作方式。你会得到大量文档，将它们表示为词袋（或其他东西），然后进行统计分析（构建模型）来找出区分类别的最佳规则集。这些规则通常不会仅仅是“如果词X存在，这与Y相关”。