文本向量化对自然语言处理有多方面的帮助：

首先，文本向量化能够提供数值化的特征表示。在自然语言处理任务中，机器学习模型需要处理数值数据。通过将文本转化为数值特征，即向量，文本向量化使得机器学习模型能够直接处理这些文本数据。因此，在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中，我们可以利用各种机器学习和深度学习模型来处理这些向量化的文本。

其次，文本向量化能够提取文本的语义信息。对于机器来说，理解文本的含义是一个挑战，因为机器并不能直接理解文本。但是，通过文本向量化，我们可以将文本中的单词、短语或句子转化为向量表示。这些向量不仅考虑了词汇信息，还融入了上下文关系和语义信息。因此，机器可以从这些向量中学习到文本的含义和语义关系，从而提高文本处理的准确性和效果。

文本向量化还有助于降低数据的维度和稀疏性。在自然语言处理中，文本数据通常具有高维度和稀疏性的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。通过文本向量化，我们可以将文本数据映射到一个较低维度的向量空间中，同时保留文本的主要信息。这样，不仅可以降低数据的维度和稀疏性，还可以提高机器学习模型的效率和性能。

文本向量化是自然语言处理中的一项重要技术，它能够将文本数据转化为机器可以处理的数值形式，提取文本的语义信息，并降低数据的维度和稀疏性。这些优势使得文本向量化在自然语言处理的各个领域都有广泛的应用。