特征工程是自然语言处理（NLP）中至关重要的一步，为后续的模型训练提供高质量的输入。本文系统讲解了文本数据的特征工程方法，包括文本预处理、词袋模型、TF-IDF特征、词嵌入、特征降维和特征选择。我们将结合Python代码详细解析这些技术的实现，帮助读者理解从原始文本到模型可用特征的全流程。同时，通过案例演示如何设计和优化特征工程方案，以提升模型性能。本文适合NLP领域的初学者和中级开发者，帮助他们掌握文本数据处理的关键技巧。