常见的文本表示方法有哪些，其适用场景有哪些？

词袋模型、TF-IDF向量化和词嵌入表示是常见的文本表示方法，它们在不同的场景下有不同的适用性。
1）词袋模型：
适用场景：词袋模型适用于简单的文本分类或信息检索任务。它将文本看作是由单词组成的无序集合，忽略了单词的顺序和语义关系，只关注单词的出现频率。因此，词袋模型适用于基于词频统计的简单文本分析任务，如情感分析、垃圾邮件分类等。
2）TF-IDF向量化：
适用场景：TF-IDF向量化适用于更复杂的文本分析任务，特别是在处理大规模文本语料库时。TF-IDF考虑了词频和逆文档频率，通过给予常见词语较低的权重和罕见词语较高的权重，能够更好地表示文本的重要性。因此，TF-IDF向量化适用于文本分类、文本聚类、信息检索和关键词提取等任务。
3）词嵌入表示：
适用场景：词嵌入表示适用于语义相关性和上下文理解较为重要的任务。词嵌入是将单词映射到连续向量空间中，能够捕捉词语之间的语义关系和上下文信息。它可以通过预训练的模型（如Word2Vec、GloVe、BERT等）或在特定任务上进行自我训练来获取。词嵌入在文本分类、情感分析、命名实体识别、语义相似度计算等任务中表现出色。