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前言文本向量化是将文本数据转换为数值向量的过程。由于计算机只能处理数值数据，文本数据需要被转换成数值形式才能被算法和模型处理。这种向量化的过程使得文本数据能够被机器学习、深度学习等算法有效地处理。文本向量化的方法有多种，其中常见的有以下几种：1. 词袋模型 (Bag of Words, BoW): 这是最简单的文本向量化方法，它忽略了文本中单词的顺序和语法，只考虑单词的出现次数。每个文档或句子可以表示为一个向量，其中每个维度代表一个单词，值为该单词在文本中的出现次数或频率。2. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): TF-IDF...