python中文文本向量化

在Python中，可以使用词袋模型（Bag of Words）将中文文本向量化。具体步骤如下：

1. 分词：使用中文分词工具（如jieba）将文本分割成词语。

2. 去除停用词：停用词是指在文本中频繁出现，但对文本主题无贡献的词语，如“的”、“是”等。可以使用停用词表进行去除。

3. 统计词频：对于每个词语，统计它在文本中出现的次数。

4. 构建词向量：将每个词语表示为一个向量，向量的维度为所有词语的总数。对于每个文本，将词向量按照词频加权求和，得到该文本的向量表示。

Python中有很多开源的文本向量化工具，如sklearn中的CountVectorizer和TfidfVectorizer，可以方便地进行中文文本向量化。