举个例子，假设说把我正在写的“文本分类入门”系列文章的第二篇抽出来当作一个需要分类的文本，则可以用如下的向量来表示这个文本，以便于计算机理解和处理。
w2=（文本，5，统计学习，4，模型，0，……）
这个向量表示在w2所代表的文本中，“文本”这个词出现了5次（这个信息就叫做词频），“统计学习”这个词出现了4次，而“模型”这个词出现了0次，依此类推，后面的词没有列出。
而系列的第三篇文章可以表示为
w3=（文本，9，统计学习，4，模型，10，……）
其含义同上。如果还有更多的文档需要表示，我们都可以使用这种方式。
只通过观察w2和w3我们就可以看出实际上有更方便的表示文本向量的方法，那就是把所有文档都要用到的词从向量中抽离出来，形成共用的数据结构（也可以仍是向量的形式），这个数据结构就叫做词典，或者特征项集合。
例如我们的问题就可以抽离出一个词典向量
D=（文本，统计学习，模型，……）
所有的文档向量均可在参考这个词典向量的基础上简化成诸如
w2=（5，4，0，……）
w3=（9，4，10，……）
的形式，其含义没有改变。
5，4，10这些数字分别叫做各个词在某个文档中的权重，实际上单单使用词频作为权重并不多见，也不十分有用，更常见的做法是使用地球人都知道的TF/IDF值作为权重。（关于TF/IDF的详细解释，Google的吴军研究员写了非常通俗易懂的文章，发布于Google黑板报，链接地址是，有兴趣不妨一读）TF/IDF作为一个词对所属文档主题的贡献程度来说，是非常重要的度量标准，也是将文档转化为向量表示过程中的重要一环。
在这个转化过程中隐含了一个很严重的问题。注意看看词典向量D，你觉得它会有多大？或者说，你觉得它会包含多少个词？
假设我们的系统仅仅处理汉语文本，如果不做任何处理，这个词典向量会包含汉语中所有的词汇，我手头有一本商务印书馆出版的《现代汉语词典》第5版（2005年5月出版），其中收录了65，000个词，D大致也应该有这么大，也就是说，D是一个65，000维的向量，而所有的文本向量w2,w3,wn也全都是65，000维的！（这是文本分类这一问题本身的一个特性，称为“高维性”）想一想，大部分文章仅仅千余字，包含的词至多几百，为了表示这样一个文本，却要使用65，000维的向量，这是对存储资源和计算能力多大的浪费呀！（这又是文本分类问题的另一个特性，称为“向量稀疏性”，后面会专门有一章讨论这些特性，并指出解决的方法，至少是努力的方向）
这么多的词汇当中，诸如“体育”，“经济”，“金融”，“处理器”等等，都是极其能够代表文章主题的，但另外很多词，像“我们”，“在”，“事情”，“里面”等等，在任何主题的文章中都很常见，根本无法指望通过这些词来对文本类别的归属作个判断。这一事实首先引发了对文本进行被称为“去停止词”的预处理步骤（对英文来说还有词根还原，但这些与训练阶段无关，不赘述，会在以后讲述中英文文本分类方法区别的章节中讨论），与此同时，我们也从词典向量D中把这些词去掉。
但经过停止词处理后剩下的词汇仍然太多，使用了太多的特征来表示文本，就是常说的特征集过大，不仅耗费计算资源，也因为会引起“过拟合问题”而影响分类效果[22]。
这个问题是训练阶段要解决的第一个问题，即如何选取那些最具代表性的词汇（更严格的说法应该是，那些最具代表性的特征，为了便于理解，可以把特征暂时当成词汇来想象）。对这个问题的解决，有人叫它特征提取，也有人叫它降维。
特征提取实际上有两大类方法。一类称为特征选择（Term Selection），指的是从原有的特征（那许多有用无用混在一起的词汇）中提取出少量的，具有代表性的特征，但特征的类型没有变化（原来是一堆词，特征提取后仍是一堆词，数量大大减少了而已）。另一类称为特征抽取（Term Extraction）的方法则有所不同，它从原有的特征中重构出新的特征（原来是一堆词，重构后变成了别的，例如LSI将其转为矩阵，文档生成模型将其转化为某个概率分布的一些参数），新的特征具有更强的代表性，并耗费更少的计算资源。（特征提取的各种算法会有专门章节讨论）