語言識別的任務中，希望將其歸類成一組固定的語言，字母級二元文法詞袋是這個任務中乙個非常強的表示，二階字母對是乙個核心特徵，文件中的計數；
編碼檢測，相應的特徵是位元組級二元文法詞袋。
搜狗新聞文字分類競賽
基於text-cnn模型的中文文字分類實戰
在主題分類的文章之中，需要根據它歸類成一組預定義的主題）（經濟，政治，體育，休閒）
我們需要以詞作為基本的單位，乙個好的特徵集是文件中的詞袋
如果沒有很多的訓練樣本，可以針對文件做預處理達到更好的效果，如果每個詞替換為對應的詞元（lemma）通過詞簇或者詞嵌入向量等分布特徵替換或者補充單詞
使用線性分類器的時候，考慮單詞對出現的次數，非線性分類器緩解了這個情況。
在使用詞袋的時候，每個單詞按照資訊量加權是有用的，使用tf-idf 加權，學習演算法也可以自己加權
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