在预测微博转发数量中，如何将关键词列表构建成文本特征

将关键词列表构建成文本特征的方法有以下几种：

1. One-hot编码：将每个关键词编码成一个二元向量，若该关键词在文本中出现则对应位置为1，否则为0。

2. 词频统计：将每个关键词在文本中出现的次数作为特征。

3. TF-IDF：计算每个关键词在文本中的词频和逆文档频率，将其相乘作为特征。其中，词频表示该关键词在文本中出现的次数，逆文档频率表示该关键词在整个语料库中出现的文档数的倒数。

4. Word2vec：将每个关键词转换成一个向量表示，可以使用词向量模型如Word2vec来生成向量表示，然后将这些向量拼接成一个特征向量。

以上方法可以根据实际情况选择，综合考虑文本特征的数量、稀疏性、准确性等因素。