在人工智能的众多应用中，对于文档的准确召回是一个广泛使用的需求。例如，在基于阅读理解的问答系统（RAG）中，我们常常通过嵌入模型生成向量来进行语义方面的召回，这种方法已经证明了其效果良好。然而，这并不意味着该方法适用于所有场景。
让我们考虑一个涉及语音处理的项目，用户可能会说出需要查询的内容，系统需要迅速召回与用户语音输入相关的文档。在这种情况下，系统的响应时间变得至关重要，任何延迟都可能影响用户体验。对于这类需求，词袋模型可能成为一种更有利的选择，因为它无需处理复杂的语义关系，从而可以提供更快速的响应。所以，选择何种模型取决于具体的应用情景和性能要求。
什么是词袋模型
词袋模型是一种文本处理方法，先通过构建一个有序词表（字典），包含训练样本中 所有的不重复词汇 。然后，根据此词表遍历每个样本，如果某词在样本中出现则出现次数加1，否则次数设置为0。这样，每个样本都可以向量化成一个长度等于词表长度的向量。这么说可能有一点抽象，让我们来看一个例子，比如有两个文本：
首先，构建词汇表 ，这两个句子形成的词表（不去停用词）为：
[‘also’, ‘football’, ‘games’, ‘john’, ‘likes’, ‘mary’, ‘movies’, ‘to’, ‘too’, ‘watch’]然后，对于每个文本，统计词汇表中每个单词的出现次数或者频率：
BOW词向量
词袋模型处理流程
词袋模型的处理流程可以总结为以下3步：
可以看出在经过向量化后，每个样本的特征维度长度等于词表长度。这种方法能覆盖所有样本中的词汇，但可能导致维度灾难，因为一个通常大小的中文数据集可能包含数万个词汇，意味着向量的维度也相应大。因此，在分词后，我们通常统计每个词在数据集中的出现次数，并仅选择出现频率最高的前K个词作为最终词表。最后，会移除无意义的停用词，如“的”，“啊”，“了”等。
代码实现
手动撸代码
文本分词
向量化的第一步是分词。我们将介绍一个常用的开源分词工具，jieba。在使用jieba之前，需要先进行安装，可以进入相应的虚拟环境并使用命令
pip install jieba
完成安装。
import jieba, recut_all = Falsedef cutWords(s, cut_all=False):cut_words = []# 将所有字母、数字、冒号、逗号、句号等过滤掉s = re.sub("[A-Za-z0-9\：\·\—\，\。\“ \”]", "", s)seg_list = jieba.cut(s, cut_all=cut_all)cut_words.append("/".join(seg_list))
cut_all 参数可以指定分词模式，当
cut_all = False
时，表示普通分词模式，设置为后，便可以开启全分词模式。
构建词表
分词后通常还会进行词频统计，以便选取出现频率最高的前K个词来构造词表。对词频进行统计需要使用另外一个包collection中的计数器。
import refrom collections import Counterimport jiebadef wordsCount(s):# 初始化空字符串用于存储分词结果cut_words = ""# 使用正则表达式移除非中文字符s = re.sub("[A-Za-z0-9\：\·\—\，\。\“ \”]", "", s)# 使用jieba进行分词，并连接结果seg_list = jieba.cut(s, cut_all=False)cut_words += (" ".join(seg_list))# 将分词结果分割成列表all_words = cut_words.split()# 初始化计数器c = Counter()# 遍历所有单词，长度大于1且不是换行符则进行计数for x in all_words:if len(x) > 1 and x != '\r\n':c[x] += 1# 创建一个词汇列表vocab = []print('\n词频统计结果：')# 打印并收集出现频率最高的前5个词for (k, v) in c.most_common(5):print("%s:%d" % (k, v))vocab.append(k)# 打印词汇列表print("词表：", vocab)词频统计
def vectorization_with_freq(s):# 此处接文本分词和词频统计代码，需要生成词表vocab和文本x_text# 初始化空列表用于存储向量化结果x_vec = []# 遍历文本中的每项for item in x_text:# 对词表中的每个词创建一个字典，初始化频率为0tmp = dict(zip(vocab, [0] * len(vocab)))# 遍历此项中的每个词for w in item:# 如果词在词表中，则频率加1if w in vocab:tmp[w] += 1# 将该项的向量添加到向量化结果列表x_vec.append(list(tmp.values()))# 打印词表、文本和向量化结果print("词表：", vocab)print("文本：", x_text)print(x_vec)
这段Python代码定义了一个函数
vectorization_with_freq(s)
，它接受一个字符串作为输入，然后使用词频方法对其进行向量化处理。
sklearn实现
在实践中，我们可以直接使用sklearn库，它已经实现了上述功能，无需手动编写复杂的代码。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizercorpus = ["John likes to watch movies, Mary likes movies too","John also likes to watch football games",]bag_of_words = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), token_pattern="(?u)\\b\\w+\\b", binary=True).fit(corpus)vectors = bag_of_words.transform(corpus)print(vectors)""" (0, 5)1(0, 7)1(0, 8)1(0, 9)1(0, 10)1(0, 11)1(0, 12)1(0, 13)1(0, 14)1(0, 15)1(0, 16)1(0, 17)1(0, 18)1(0, 19)1(0, 21)1(1, 0)1(1, 1)1(1, 2)1(1, 3)1(1, 4)1(1, 5)1(1, 6)1(1, 8)1(1, 10)1(1, 16)1(1, 17)1(1, 19)1(1, 20)1"""
CountVectorizer
是scikit-learn库中的一个类，用于将文本转换为词项频率向量。下面解释你提到的这些参数。
CountVectorizer.fit()
是scikit-learn库中的一个方法，用于学习输入文本集合（通常是一组文档）中所有单词的词汇表。这个过程也被称为“拟合”数据。
例如，如果我们有三个文档：["The sky is blue", "The sun is bright", "The sun in the sky is bright"]，函数会生成一个词汇表，包含所有不重复的单词：['The', 'sky', 'is', 'blue', 'sun', 'bright', 'in']。
这个词汇表随后可以��于将新的（或相同的）文档转换成向量，其中每个元素表示相应单词在文档中出现的频次。这是通过
transform()
函数实现的，也经常和方法一起使用，如
fit_transform()
。
输出
CountVectorizer
的输出是一个稀疏矩阵，其中每一行表示corpus中的一个文档，每一列对应于
CountVectorizer
拟合后得到的词汇表中的一个单词。在你的例子中，你有两个文档，所以你有两行。
每个元组的值代表了词汇表中第个单词在第个文档中出现的频率。因为你设置
binary=True
, 所以这个频率只能是0或1，表示该单词在相应的文档中是否出现。
例如，在你给出的输出中，表示词汇表中的第5个单词在第一个文档（"John likes to watch movies, Mary likes movies too"）中出现了（至少一次）。
类似地，表示词汇表中的第0个单词在第二个文档（"John also likes to watch football games"）中出现了。
注意，此处的索引是从0开始的，而且可能看不到某些索引，这是因为对应的词在相应的文档中没有出现，频率为零，而这种信息在稀疏矩阵中通常会被省略，以节省存储空间。
应用
在基于回答生成的阅读理解系统（RAG）中，文档召回是核心的一步。这个过程主要依赖于检索和标定与用户查询相关性最高的文档。传统的RAG应用主要通过语义和关键字匹配来执行此操作，这通常需要使用embedding模型。具体来说，我们会将文本输入到模型中，得到每个文档或查询的嵌入向量表示，然后计算它们之间的相似度。
除了上述方法外，我们还可以使用基于词袋模型的召回策略。词袋模型将文档转换为一个向量，其中每个元素对应于特定单词或短语在文档中出现的频率。通过比较这些向量，我们可以确定文档之间的相似度。例如，我们可以通过计算余弦相似度来衡量两个向量的相似程度，这种方法允许我们找到与给定查询最相关的前K个文档。
import numpy as npfrom nltk.stem import PorterStemmerfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom sklearn.metrics.pairwise import check_pairwise_arrays, normalize, safe_sparse_dotstemmer = PorterStemmer()class Vectorizer:@staticmethoddef stem(text):# 词干化words = text.split()stemmed_words = [stemmer.stem(word) for word in words]sentence = " ".join(stemmed_words)sentence = sentencereturn sentencedef __init__(self, corpus):self.bag_of_words = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), token_pattern="(?u)\\b\\w+\\b", binary=True).fit(corpus)self.vectors = self.bag_of_words.transform(corpus)self.corpus = corpus@staticmethoddef cosine_similarity(X, Y=None, dense_output=True):X, Y = check_pairwise_arrays(X, Y)X_normalized = normalize(X, copy=True)if X is Y:Y_normalized = X_normalizedelse:Y_normalized = normalize(Y, copy=True)return safe_sparse_dot(X_normalized,Y_normalized.T,dense_output=dense_output)def get_relevent_docs(self, query, top_k=3, theshold=0):stem_query = self.stem(query)query_vectors = self.bag_of_words.transform([stem_query])cos_sim = self.cosine_similarity(self.vectors, query_vectors)indices = np.argpartition(cos_sim[:, 0], -top_k)[-top_k:]result = []for i in range(len(indices) - 1, -1, -1):idx = indices[i]score = cos_sim[idx, 0]if score > theshold:result.append([score, idx])result.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)# 相似度降序排序后返回return result两种召回方案对比
基于语义+关键字模型的召回
此模型结合了关键字搜索和语义搜索。通常，该模型使用词嵌入（如Word2Vec，GloVe，BERT等）来表示文档和查询。
基于词袋模型的召回
基于词袋模型的搜索是一种常见的关键字搜索方法，其中文档和查询被表示为单词的集合或多集，忽略了任何语义和语法结构。
选择哪种模型取决于具体情况。如果查询主要基于精确的关键字匹配，词袋模型可能更适合；而如果语义理解更重要，则应该考虑使用基于语义+关键字的模型。在实践中，这两种方法往往结合在一起使用，例如，先使用词袋模型进行粗略搜索，然后使用基于语义+关键字模型进行精确搜索。
原文链接：