词袋给KeyError

词袋是一种在自然语言处理中常用的文本表示方法。它是指将文本中的单词（或词汇）作为特征，构成一个向量表示文本的方法。词袋模型忽略了文本中的词序和语法结构，只关注单词的出现频率和分布情况。

优势：

1. 简单有效：词袋模型简单易懂，易于实现和使用。
2. 能够处理大规模文本数据：词袋模型可以应用于大规模的文本数据，适用于各种类型的文本分析任务。
3. 考虑词频信息：词袋模型考虑了单词在文本中出现的频率信息，可以提供对单词重要性的一定衡量。

应用场景：

1. 文本分类：词袋模型可用于将文本数据进行分类，如垃圾邮件分类、情感分析等。
2. 信息检索：词袋模型可以帮助搜索引擎在大规模文本数据中进行关键词匹配，提供相关的搜索结果。
3. 文本生成：词袋模型可以用于生成文章、评论等自然语言文本。

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1. 腾讯云自然语言处理（NLP）：提供了丰富的自然语言处理功能和算法，包括分词、词性标注、关键词提取等，可应用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/nlp

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