自然语言处理（NLP）一直是人工智能领域的一个热门话题。在处理自然语言时，如何将文本数据转化为机器可理解的形式是关键问题之一。在本篇文章中，我们将介绍三种常用的文本表示方法：令牌、N-Grams和词袋模型。
令牌是指将文本分割成一个个独立的单词或子串。例如，句子“我爱自然语言处理”可以被切分成四个令牌：我，爱，自然，语言，处理。在NLP中，令牌通常被用来构建词汇表，并用于文本分类、关键词提取等任务中。
N-Grams是指将文本按照固定长度的连续单词或字符进行切分。例如，在句子“我爱自然语言处理”中，2-Grams就是将文本切分成二元组：我爱，爱自然，自然语言，语言处理。N-Grams能够捕捉到单词或字符之间的关联性，对于语言模型的建模和文本生成具有重要作用。
词袋模型是一种将文本表示为词汇表中单词出现的频率或计数的方法。在词袋模型中，文本被视为一个无序的集合，忽略了单词的顺序和语法结构。词袋模型广泛应用于文本分类、信息检索等领域，是许多NLP问题的基础之一。
通过使用令牌、N-Grams和词袋模型，我们可以更好地理解和处理文本数据，为NLP任务提供更加准确和高效的解决方案。希望本文能为您带来启发，让您更深入地了解自然语言处理的精彩世界。
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