在文本分类中，特征工程是指将文本数据转换为可供机器学习模型使用的数值特征的过程。由于机器学习模型只能处理数值型数据，而文本数据是一种非结构化的数据，因此需要进行特征工程来将文本数据转换为机器学习模型可以理解和处理的形式。

  特征工程涉及到以下几个方面：

  1. 文本预处理：包括去除噪声数据（如特殊字符、HTML标签等）、标准化处理（如转换为小写、去除停用词等）和分词（将文本拆分为单词）等操作。

  2. 特征提取：根据任务的不同，可以选择使用不同的特征提取方法。常用的特征提取方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词嵌入（Word Embedding）等。词袋模型将文本表示为词的频率向量，TF-IDF考虑了词的重要性，词嵌入则将词映射到一个低维向量空间中，表示了词之间的语义关系。

  3. 特征选择：对于高维的特征向量，可以通过特征选择方法来选择最具代表性的特征子集。常用的特征选择方法有卡方检验、互信息和L1正则化等。

  4. 特征表示：将提取和选择过的特征表示为模型需要的输入形式。例如，可以使用稀疏矩阵表示特征向量，或者将文本转换为固定长度的向量表示。

  特征工程的质量直接影响着文本分类模型的性能，合适的特征工程能够提取出文本数据中最关键的信息，从而提高模型的准确率和泛化能力。因此，在文本分类任务中，合理选择和设计特征工程是非常重要的一步。