This step involves transforming the pre-processed tweets texts into the feature vector where we construct the feature vector for each tweet from a vectorization or word embedding.
In that sense, from tokenized vectors of words, we build the feature vectors using TF-IDF [1]} and word embeddings techniques [2]}, [3]}. The concept behind each of them is briefly explained as follows:

Этот шаг включает преобразование предварительно обработанных текстов твитов в вектор особенностей, где мы создаем вектор особенностей для каждого твита с помощью векторизации или вложения слов.

В этом смысле, из векторов токенизированных слов, мы строим векторы особенностей, используя методы TF-IDF [1]} и вложения слов [2]}, [3]}. Концепция каждого из них кратко объясняется следующим образом: