文本向量化是将文本转换为数值向量的过程，是自然语言处理中的一项基础技术。通过文本向量化，可以将文本表示为计算机可以处理的形式，从而便于后续的分析和挖掘工作。在这个过程中，一般先要进行分词，将文本分割成单个的单词或标记。然后，构建一个词汇表，将所有文本中出现的单词或标记收集起来，并为每个单词或标记赋予一个唯一的索引。接下来，将每个文本样本表示为一个数值向量，通常是将每个单词的词频作为特征值，构成一个向量。最后，还可以对特征向量进行标准化处理，以消除不同文本长度和特征尺度之间的差异。

常用的文本向量化方法包括词袋模型、TF-IDF、word2vec、doc2vec等。词袋模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化方法，它将文本看作是一系列词的集合，忽略了词序和语法结构。TF-IDF是一种基于词频的统计方法，用于评估一个词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。word2vec是Google在2013年开源的一个用于获取词向量的工具包，它可以通过训练大量的语料库来得到词语之间的相似度关系。doc2vec是word2vec的拓展，可以将句子、段落或者整篇文章表示为向量。

文本向量化是自然语言处理中的基础工作，其质量直接影响到整个自然语言处理系统的性能。因此，在进行文本向量化时，需要选择合适的方法和参数，并进行必要的优化和调整，以获得更好的效果。