詞袋模型是自然語言處理中在建模文字時常用的文字表示方法。
維基百科上的給出如下的例子：
john likes to watch movies. mary likes too.
john also likes to watch football games.
將上面的兩句話中看作乙個文件集，列出文件**現的所有單詞（忽略大小寫與標點符號）：
「john」 「likes」 "to 「watch」 「movies」 「also」 「football」 "games "mary「 「too」
將其構建為如下乙個詞典 (dictionary)：
這是乙個包含15個單詞預料庫中10個單詞的詞彙。
因為我們知道詞彙表有10個單詞，所以我們可以使用10的固定長度文件表示，在向量中有乙個位置來對每個單詞進行評分。最簡單的評分方法是將單詞的存在標記為布林值，0表示缺席，1表示存在。使用我們詞彙表中上面列出的單詞的任意排序，我們瀏覽第乙個文件（john likes to watch movies. mary likes too.）並將其轉換為二進位制向量。
轉換如下：
「john」: 1
「likes」: 2
「to」: 1
「watch」: 1
「movies」: 1
「also」: 0
「football」: 0
「games」:0
「mary」: 1
「too」: 1
那麼這個二進位制向量，就是這樣：
1，2，1，1，1，0，0，0，1，1
這個向量共包含10個元素, 其中第i個元素表示字典中第i個單詞在句子**現的次數。
另外乙個文字可以表示為:1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0
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