Parece que você está se referindo ao processo de transformação de uma frase em um vetor de características usando a técnica de TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). 1. Remoção de Stopwords: Primeiro, você remove palavras que não agregam valor semântico, como "o", "a", "do", "de", etc. Após essa remoção, ficamos com as palavras relevantes: ["rato", "roeu", "roupa", "rei", "roma"]. 2. Cálculo do TF-IDF: Para cada palavra restante, você calcula o TF (frequência da palavra no documento) e o IDF (logaritmo do número total de documentos dividido pelo número de documentos que contêm a palavra). O TF-IDF é o produto desses dois valores. 3. Criação do Vetor: Com os valores de TF-IDF calculados, você cria um vetor onde cada posição corresponde a uma palavra da lista. Por exemplo, se "rato" tem um TF-IDF de 0.2, "roeu" 0.01, e assim por diante, o vetor final pode ser algo como: [0.2, 0.01, 0.1, 0.02, 0.03]. Esse vetor pode ser usado em algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas como classificação de texto ou análise de sentimentos. Se precisar de mais detalhes sobre algum desses passos, é só avisar!