本文介绍了Python在自然语言处理中的文本特征提取技术，包括词袋模型、TF-IDF和词嵌入，提供了相应的代码示例，适用于文本分类、聚类等任务。
文本特征提取是自然语言处理（NLP）中的关键任务之一。它涉及将文本数据转换为可用于机器学习算法的数值特征。在Python中，有几种常用的文本特征提取技术，包括词袋模型（Bag of Words Model）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词嵌入（Word Embeddings）。本文将详细介绍这些技术，并提供相应的Python代码示例。
- 词袋模型（Bag of Words Model）
词袋模型是一种简单而常用的文本特征表示方法。它假设文本中的单词是独立的，并仅考虑单词的频率而不考虑其顺序。下面是使用Python实现词袋模型的示例代码：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 文本数据
corpus = 
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