在自然语言处理（NLP）领域，文本表示模型是一种将文本转换为计算机能够处理的形式的技术。词袋模型是其中一种常见的文本表示方法，它将文本看作是一组词的集合，忽略了单词顺序和语法，仅仅关注单词出现的频率。在词袋模型中，每个文档都被表示为一个向量，向量的每个维度代表一个单词，其值为该单词在文档中的出现次数或者其他统计量。

在自然语言处理中，词袋模型属于“分布式表示”类型的文本表示模型。分布式表示是一种通过将文本中的单词表示为向量来捕捉单词之间语义关系的方法。在词袋模型中，每个单词都被映射到一个向量表示，文档则由所有单词向量的加和或平均值表示。

词袋模型的优点在于简单易用，适用于大规模文本数据的处理。然而，词袋模型也存在一些缺点，例如无法捕捉单词之间的顺序信息，导致语义表达的不准确性。因此，在实际应用中，研究者们经常结合其他文本表示模型，如Word2Vec、GloVe等，来提高文本表示的质量和效果。

总之，词袋模型作为自然语言处理中常用的文本表示模型之一，属于分布式表示类型，通过对文本中的单词进行统计建模来表征文本信息。在实际应用中，研究者们需要根据具体任务和数据特点选择合适的文本表示模型，以获得更好的表现和效果。