传统的词袋模型是一种基于词频统计的方法，将文本中的每个词看作独立的特征，并忽略了词与词之间的语义关系和上下文信息。而上下文嵌入是一种基于深度学习的方法，通过学习单词在上下文中的分布模式来获取更丰富的语义信息。

  上下文嵌入相对于词袋模型具有如下优势：

  1. 考虑上下文关系：上下文嵌入通过捕捉词与词之间的关联关系来提取更丰富的语义信息。它会考虑上下文中的其他词语，使得相似或相关的词在嵌入空间中的表示更接近，有利于进行语义推理和相关词的查找。

  2. 多义词处理：传统的词袋模型将一个词的不同含义视为相同的特征，而上下文嵌入可以通过学习不同上下文中的词向量表示来区分并捕捉词语的多义性。这使得上下文嵌入更适合处理具有歧义的自然语言任务。

  3. 数据稀疏性处理：词袋模型通常根据文本中词的出现与否来表示特征，当面临数据稀疏的情况时，词袋模型的性能会受到影响。而上下文嵌入可以通过训练大规模语料库来学习丰富的词向量表示，进而克服数据稀疏性带来的问题。

  4. 语义一致性：上下文嵌入可以将具有相似语义的词在嵌入空间中的表示相互靠近，这有助于捕捉词语之间的语义相关性。这使得上下文嵌入在词法、语义相关性等任务上表现更好。

  需要注意的是，尽管上下文嵌入在很多任务上具有较好的效果，但它也可能受到上下文长度限制、数据依赖性和计算成本的限制。综合考虑任务和资源的需求，选择适合的模型和方法是很重要的。