从文本到向量做思维导图

把文本转化为向量的过程可以分为以下几个步骤：

1. 文本预处理：去除噪声、停用词、词干提取等；
2. 特征提取：使用词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等方法将文本转化为向量；
3. 特征选择：根据特征的重要性进行筛选，如使用卡方检验、互信息等方法；
4. 数据归一化：将向量的取值范围缩放到一定范围内，如使用MinMaxScaler、StandardScaler等方法；
5. 模型训练：使用机器学习算法或深度学习算法对向量进行训练，如使用SVM、朴素贝叶斯、神经网络等方法；
6. 模型评估：通过评估指标如准确率、召回率、F1值等来评估模型的性能；
7. 模型应用：使用训练好的模型对新的文本进行分类、聚类等任务。

思维导图如下：

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