tf-idf不是词嵌入法

正确答案是：A: 词嵌入法中的常用方法为tf-idf

### 专业分析：

词嵌入法是一种将文本中的词语转换为低维度向量表示的方法，常用于自然语言处理（NLP）任务中。以下是对选项的具体分析：

A: 词嵌入法中的常用方法为tf-idf
- **错误**。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于文本特征提取的统计方法，它衡量一个词在文档中的重要性。虽然TF-IDF也可以将词语转换为向量表示，但它不是词嵌入法。词嵌入法通常是指通过神经网络或其他机器学习方法，将词语映射到一个连续的向量空间中。

B: 是指将一个词语(word)转换为一个向量 (vector)表示
- **正确**。词嵌入法的核心思想就是将词语转换为向量表示，这样可以方便进行各种数学运算和机器学习任务。

C: 所谓 word2vec，是指学习一个映射f，它可以将单词变成向量表示: vec = f(word)
- **正确**。Word2Vec 是一种具体的词嵌入方法，它通过神经网络学习一个映射函数，将单词转换为向量表示。

D: 词嵌入英文名称为word2vec
- **错误**。词嵌入的英文名称是 "Word Embedding"。Word2Vec 是一种具体的词嵌入方法，但并不是词嵌入的通用名称。

因此，选项A是错误的描述。