01
Vectores dispersos frente a vectores densos
En Bag of Words cada dimensión corresponde a una palabra conocida y su valor es una cantidad o un peso. En Word2Vec cada palabra se representa mediante una combinación de dimensiones aprendidas que no tienen una etiqueta directa.
- BoW: dimensión por término
- Word2Vec: dimensiones aprendidas
- BoW: vector normalmente disperso
- Word2Vec: vector denso
02
Qué información conserva cada modelo
Bag of Words pierde casi todo el orden y trata sinónimos como coordenadas distintas. Word2Vec agrupa palabras usadas en contextos similares, pero no comprende hechos ni intención como una persona.
La calidad de Word2Vec depende del corpus y del entrenamiento; BoW se puede auditar directamente contra el texto.
Elige según necesites recuentos verificables o relaciones semánticas aprendidas.
03
Cuándo elegir cada enfoque
Usa Bag of Words para frecuencia, auditoría editorial, modelos interpretables y corpus pequeños. Considera embeddings para similitud semántica, agrupación o recuperación cuando dispongas de una representación entrenada adecuada.
- Auditoría y explicación: BoW
- Pesos distintivos: TF-IDF
- Relaciones semánticas: embeddings
- Valida siempre con datos de la tarea
04
Limitaciones compartidas
Ningún vector garantiza una interpretación correcta. La tokenización, el idioma, el dominio y la calidad del corpus condicionan el resultado.
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