如何将文字数据转化为数字数据

将文字数据转换为数字数据的过程称为文本嵌入（text embedding）或词嵌入（word embedding）。这是一种将文本数据转换为计算机可处理的数字形式的方法。其中最常用的方法是词袋模型（Bag of Words）和word2vec模型。

词袋模型将文本数据转换为一个矩阵，其中每一行代表一个文档，每一列代表一个单词，矩阵中的每个元素表示该单词在该文档中出现的次数。该矩阵可以用于分类、聚类和文本检索等任务。

word2vec模型则是一种深度学习模型，它将单词映射为一个低维度的向量，并且具有保留单词语义特征的能力。在该模型中，每个单词都被表示为一个向量，向量之间的距离代表单词之间的相似度。

这些数字数据可以输入到机器学习模型中进行训练，例如文本分类、情感分析、机器翻译等任务。