TF-IDF模型将文本转化为向量

是的，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型是一种常见的文本特征提取方法，它将文本转化为向量表示。TF-IDF模型的基本思想是将文本中的每个词看作是一个特征，然后计算每个词在文本中出现的频率（Term Frequency，TF），以及该词在整个文本集合中出现的文档频率（Inverse Document Frequency，IDF），然后将这两个值相乘得到该词的权重，最终将所有词的权重组成一个向量表示文本。在实际应用中，一般会对得到的向量进行归一化处理，以消除不同文本长度带来的影响。TF-IDF模型是一种简单但有效的文本特征提取方法，常用于文本分类、信息检索等任务。