建立乙個向量，向量的每一位表示某單詞的出現次數。
步驟：1.先做詞嵌入，（如word2vec）
2.抽取一組與**輸出類別相關的向量，對特徵向量進行組合（拼接、加減乘除等）得到輸入向量x
3.將x輸入到非線性分類器中。
大部分神經網路工具包不能很好滴處理高維係數向量，然而這一障礙可以通過工程方法解決。稠密表示的主要益處是具有很強的泛化能力。在同一類別下區分度大的特徵並且不同特徵之間沒有相互關係的情況下，我們可以使用獨熱編碼。使用稀疏向量編碼的神經網路結構可以參考johnson和zhang[2015]的工作。
考慮位置為i的詞語，兩邊各包含k個單詞的視窗，設視窗大小k=2，我們要編碼在位置i-2,i-1,i+1,i+2上的詞。假設這4個詞分別為abcd。如果我們不關心abcd之間的相對位置，那麼可以直接構造為a+b+c+d。如果我們關心相對位置，那麼可以拼接位[a;b;c;d]。如果我們關係距離中心詞的距離，那麼可以拼接為 0.5a+b+c+0.5d。如果關係在中心詞前還是後則可以拼接為【a+b;c+d】
對於前饋神經網路，輸入需要固定的維度。因此我們需要用固定大小的向量來表示任意數量的特徵。一種方案叫做連續詞袋（cbow）【mikolov et al.,2013b】。通過相加或平均的方式組合特徵的嵌入向量。
cbow() = 1/k *
加權cbow是cbow的一種簡單變換，為不同的向量賦予不同的權重。
wcbow =
權重ai表明特徵的相對重要性，可以使tfidf等。
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