我对机器学习和Tensorflow还不太熟悉，由于我不懂Python，所以我决定使用其JavaScript版本（可能更像是一个封装）。

问题是，我试图构建一个处理自然语言的模型。所以第一步是分词文本，以便将数据输入模型。我做了很多研究，但大多数都是使用Python版本的Tensorflow，使用的像是tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer的方法，而我在tensorflow.js中找不到类似的方法。我卡在这个步骤上，不知道如何将文本转换为可以输入模型的向量。请帮助我:)

回答：

要将文本转换为向量，有很多方法，具体取决于使用案例。最直观的方法是使用术语频率，即根据语料库的词汇表（所有可能的词），所有文本文档将被表示为一个向量，其中每个条目代表该词在文本文档中的出现情况。

以这个词汇表为例：

["machine", "learning", "is", "a", "new", "field", "in", "computer", "science"]

下面的文本：

["machine", "is", "a", "field", "machine", "is", "is"] 

将被转换为如下向量：

[2, 0, 3, 1, 0, 1, 0, 0, 0] 

这种技术的一个缺点是向量中可能会有很多0，而向量的大小与语料库的词汇表相同。这就是为什么有其他技术的原因。然而，词袋模型经常被提及。还有一个稍微不同的版本，使用tf.idf

const vocabulary = ["machine", "learning", "is", "a", "new", "field", "in", "computer", "science"]const text = ["machine", "is", "a", "field", "machine", "is", "is"] const parse = (t) => vocabulary.map((w, i) => t.reduce((a, b) => b === w ? ++a : a , 0))console.log(parse(text))

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