テキストデータを数値ベクトルに変換する一般的な手法で、各単語の出現頻度を考慮するものはどれでしょうか？

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）は、単語の出現頻度とドキュメントの逆頻度を用いてテキストデータを数値ベクトルに変換する手法です。これは、語彙の重要度を示すための非常に一般的な手法です。Word2VecやBERTは単語の埋め込み手法であり、Bag of Wordsは単語の出現回数を用いる手法です。