文本特征提取器子模型详解：原理、类型及应用

文本特征提取器子模型是指用于从文本数据中提取有用特征的机器学习模型。这些模型可以将文本数据转换成数字向量，以便用于各种机器学习任务，如分类、聚类、信息检索等。常见的文本特征提取器包括词袋模型、TF-IDF模型、词嵌入模型等。这些模型通常需要在大量文本数据上进行训练，以便学习出最有效的特征提取方式。

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