在自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域中，词袋模型（Bag of Words, BoW）和空间金字塔模型（Spatial Pyramid Matching, SPM）是两种经典且重要的方法。前者将文本表示为词汇表中的词频统计，忽略词语顺序，仅关注出现次数，就像把文字拆成一个个独立的积木块，再统计每种积木的数量。简单来说，它是一种“无序”的文本表示方式，适合快速构建基础特征。

而在图像识别任务中，空间金字塔模型则显得更加“有序”。它通过将图像划分为不同尺度的小区域，并提取局部特征，然后按层级结构汇总全局信息，就像用多层网格去捕捉画面里的细节，无论大小。这种方法能够有效保留图像的空间层次关系，提升分类精度。

两者虽原理不同，但都致力于从复杂数据中提取关键信息，为AI发展奠定了坚实基础！🌟