向量空间模型（Vector Space Model, VSM）是一种在信息检索和自然语言处理领域广泛应用的技术。它将文档和查询表示为高维空间中的向量，通过计算这些向量之间的相似度来评估文档与查询的相关性。🔍

在这个模型中，每个维度代表一个词项，而文档则被转换成一个由词频或TF-IDF值组成的向量。这样的表示方法使得计算机能够理解文本内容，并通过数学运算找到最相关的文档。📊

VSM不仅提高了搜索结果的相关性，还促进了诸如主题建模和情感分析等领域的进步。它简化了复杂文本数据的处理过程，让机器学习算法能够更有效地工作。🤖

总之，向量空间模型是现代信息检索系统的核心技术之一，它的出现极大地推动了搜索引擎和其他相关应用的发展。🚀

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