词袋模型是一种自然语言处理中的文本表示方法，它将文本视为单词的集合，而不考虑单词的顺序或语法结构。每个文档被表示为一个特征向量，向量的每个元素对应于一个词的出现频率。这种模型简单易用，适合于分类和聚类等任务。为了简化代码，方便词频统计，我们舍弃传统的创建字典来统计词频的方法。直接学习和使用词袋模型。

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DeepSeek的爆火为人工智能的发展注入了新的活力，多模态融合、垂直领域深耕和边缘人工智能等新赛道，展现出了巨大的发展潜力和应用前景。

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