【自然语言处理】词向量转换与中文文本情感分类——从CountVectorizer到朴素贝叶斯jieba库、朴素贝叶斯算法和TF-IDF值是自然语言处理（NLP）中常用的工具和技术，各自在文本处理的不同阶段发挥作用。在自然语言处理的世界里，如何让计算机"读懂"人类语言一直是核心难题，而词向量转换正是破解这一难题的关键钥匙。本次机器学习专题，我们就来深入探讨这一基础又核心的技术。词向量转换的本质，是将文本中离散的词语转化为连续的数值向量。这一步看似简单，却实现了从"机器无法理解的文字"到"可计算的数字"的跨越，为后续的文本分类、情感分析、机器翻译等任务铺平了道路。