1. 通过练习了解词袋及其属性：
   • 无序
   • 文本长度影响算法结果
   • 对复合短语处理能力不足
2. 在sklearn中的使用
   • CountVecterizer即可理解为词袋

from sklearn.feature_exaction import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
string1 = "some words ..."
string1 = "some another words ..."
string1 = "some more words ..."
words_list = [string1, string2, string3]
bag_of_words = vectorize.fit( words_list )
bag_of_words = vectorize.transform( words_list )

3. 停止词stop words指文本中低信息量但出现频率很高的词，一般需要预先做剔除处理。
   • 使用NLTK包处理停止词

>>> from nltk.corpus import stopwords
>>> import nltk
>>> nltk.download()  # For the first time use
>>> sw = stopwords.words("english")

4. 词干化：一般先进行词干化，再进行词袋提取

from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer
stemmer = SnowballStemmer("english")
stemmer.stem("responsiveness")
# u'respons'

5. 由词频确定的权重Td-Idf
   
   Tf-Idf Representation
6. 文本学习迷你项目。