使用Python进行文本特征提取技术

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。

1. 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 = [
    'This is the first document.'