机器学习的模型算法均要求输入的数据必须是数值型的，所以对于文本类型的特征属性，需要进行文本数据转换，也就是需要将文本数据转换为数值型数据。常用方式如下：
1、词袋法(BOW/TF)
2、TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency)
3、HashTF
4、Word2Vec(主要用于单词的相似性考量)
词袋法
词袋法(Bag of words, BOW)是最早应用于NLP和IR领域的一种文本处理模型，该模型忽略文本的语法和语序，用一组无序的单词(words)来表达一段文字或者一个文档，词袋法中使用单词在文档中出现的次数(频数)来表示文档。
词集法
词集法(Set of words, SOW)是词袋法的一种变种，应用的比较多，和词袋法的原理一样，是以文档中的单词来表示文档的一种的模型，区别在于：词袋法使用的是单词的频数，而在词集法中使用的是单词是否出现，如果出现赋值为1，否则为0。
TF-IDF
在词袋法或者词集法中，使用的是单词的词频或者是否存在来进行表示文档特征，但是不同的单词在不同文档中出现的次数不同，而且有些单词仅仅在某一些文档中出现(eg：专业名称等等)，也就是说不同单词对于文本而言具有不同的重要性，那么，如何评估一个单词对于一个文本的重要性呢？
1、单词的重要性随着它在文本中出现的次数成正比增加，也就是单词的出现次数越多，该单词对于文本的重要性就越高。
2、同时单词的重要性会随着在语料库中出现的频率成反比下降，也就是单词在语料库中出现的频率越高，表示该单词与常见，也就是该单词对于文本的重要性越低。
TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency)是一种常用的用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，TF的意思是词频(TermFrequency)，IDF的意思是逆向文件频率(Inverse DocumentFrequency)。
TF-IDF可以反映语料中单词对文档/文本的重要程度。
假设单词用t表示，文档用d表示，语料库用D表示，那么N(t,D)表示包含单词t的文档数量，|D|表示文档数量，|d|表示文档d中的所有单词数量。N(t,d)表示在文档d中单词t出现的次数。
TF-IDF除了使用默认的tf和idf公式外，tf和idf公式还可以使用一些扩展之后公式来进行指标的计算，常用的公式有：
有两个文档，单词统计如下，请分别计算各个单词在文档中的TF-IDF值以及这些文档使用单词表示的特征向量。
HashTF-IDF
不管是前面的词袋法还是TF-IDF，都避免不了计算文档中单词的词频，当文档数量比较少、单词数量比较少的时候，我们的计算量不会太大，但是当这个数量上升到一定程度的时候，程序的计算效率就会降低下去，这个时候可以通过HashTF的形式来解决该问题。HashTF的计算规则是：在计算过程中，不计算词频，而是计算单词进行hash后的hash值对应的样本的数量(有的模型中可能存在正则化操作)；
HashTF的特点：运行速度快，但是无法获取高频词，有可能存在单词碰撞问题(hash值一样)
Scikit Text Feature Extraction
在scikit中，对于文本数据主要提供了三种方式将文本数据转换为数值型的特征向量，同时提供了一种对TF-IDF公式改版的公式。所有的转换方式均位于模块：sklearn.feature_extraction.text
案例：
