‌词袋模型的主要缺点是忽略词序、语义和上下文，导致信息丢失和表达不准确。‌

1. ‌忽略词序和语法结构‌
   词袋模型将文本视为无序的词汇集合，无法捕捉词语之间的顺序和语法关系。例如，“猫追狗”和“狗追猫”会被视为相同的表达，但实际含义完全不同。

2. ‌缺乏语义理解‌
   该模型无法识别同义词、多义词或词语的深层含义。例如，“苹果”可能指水果或科技公司，但词袋模型无法区分，影响文本分析的准确性。

3. ‌无法处理上下文依赖‌
   词袋模型独立看待每个词，忽略词语之间的关联。比如“不太高兴”和“非常高兴”可能被拆解为相同的关键词，但情感倾向截然不同。

4. ‌高维稀疏性问题‌
   随着词汇量增加，词袋模型生成的向量维度极高且稀疏，导致计算效率低下，并可能影响机器学习模型的性能。

5. ‌难以捕捉短语和固定搭配‌
   像“人工智能”或“气候变化”这样的固定短语会被拆解为单个词，失去整体含义，降低文本表征的精确度。

词袋模型虽然简单高效，但在处理复杂语言时存在明显局限。结合更先进的模型（如TF-IDF、Word2Vec或BERT）可以弥补这些不足，提升文本分析效果。