傳統(tǒng)的向量空間模型采用的是 A: BOW（Bag of Words，詞袋模型）。以下是對各選項(xiàng)的專業(yè)分析：

### A: BOW（Bag of Words）
- **描述**：BOW即詞袋模型，是一種最簡單的文本表示方法。它將文本表示為一組詞的集合，不考慮詞序和語法，只關(guān)注出現(xiàn)的詞及其頻次。
- **特點(diǎn)**：適用于文本分類和信息檢索等任務(wù)，但忽略了詞序和上下文關(guān)系。
- **應(yīng)用**：傳統(tǒng)的信息檢索系統(tǒng)和簡單的文本分類任務(wù)。

### B: GLOVE
- **描述**：GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一種詞嵌入方法，使用全局詞共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行訓(xùn)練，生成稠密且固定維度的詞向量。
- **特點(diǎn)**：考慮了詞的上下文，提高了向量的表示能力，常用于更復(fù)雜的自然語言處理任務(wù)。
- **應(yīng)用**：用于需要語義信息和上下文的任務(wù)。

### C: CBOW（Continuous Bag of Words）
- **描述**：CBOW是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過上下文來預(yù)測中心詞。它是Word2Vec模型的一部分。
- **特點(diǎn)**：能夠捕捉上下文信息，相比BOW有更好的語義表示能力。
- **應(yīng)用**：用于訓(xùn)練詞嵌入，提供詞的語義向量表示。

### D: SKIP-GRAM
- **描述**：Skip-Gram是Word2Vec的另一種模型，與CBOW相反，它使用中心詞來預(yù)測上下文。
- **特點(diǎn)**：對稀有詞的預(yù)測效果更好，能夠更細(xì)粒度地捕捉詞的語義關(guān)系。
- **應(yīng)用**：用于自然語言處理中的詞嵌入生成。

### 結(jié)論
在該問題中，傳統(tǒng)的向量空間模型指的是最基礎(chǔ)且經(jīng)典的模型，因此選擇 A: BOW（Bag of Words）是正確的。BOW是早期文本表示的典型方法，不涉及上下文和序列信息。