几种文本特征向量化方法： 词集模型：One-Hot编码向量化文本（统计各词在文本中是否出现） 词袋模型：CountVectorizer文本向量化（考虑了词频） 词袋模型+IDF：基于TF-IDF方法向量化文本（考虑了词的重要性，但是会出现词表膨胀的问题） 词嵌入模型：将各词映射为实数域上的向量，词向量之间的几何关系表示词之间的语义关系。以Word2Vec为典型代表。

正确答案是：D: 词袋模型属于词嵌入模型的一种

专业分析：

词袋模型（Bag-of-words model）是一种在自然语言处理和信息检索中常用的文本表示方法。它的基本思想是将文本表示为词的无序集合。以下是对各个选项的分析：

A: 该模型将词编码为独热向量（One-hot Vector）
正确。词袋模型通常将每个词表示为独热向量，每个向量的维度对应于词汇表中的一个词。

B: 这种建模方式忽略了词之间的内在联系
正确。词袋模型不考虑词与词之间的语义关系或内在联系，仅仅关注词的出现频率。

C: 这种建模方式丢失了词的顺序信息
正确。词袋模型忽略了词在文本中的顺序，只关心每个词出现的次数。

D: 词袋模型属于词嵌入模型的一种
错误。词袋模型和词嵌入模型是两种不同的文本表示方法。词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe等）通过将词表示为低维的连续向量来捕捉词的语义信息和词之间的关系，而词袋模型只是简单地将词表示为高维的稀疏向量（独热向量）且不考虑词的顺序和语义关系。

因此，选项D是错误的。