对一篇文章进行编码处理，通常是指将文章转换为计算机可以识别和处理的格式。这个过程通常包括以下几个步骤：
1.文本预处理：这是编码处理的第一步，主要包括去除文章中的无关信息，如标点符号、特殊字符等。同时，还需要进行分词处理，即将文章分割成一个个独立的词语或短语。
2.文本向量化：将预处理后的文本转化为计算机可以处理的数字形式。常见的方法有词袋模型（BagofWords）、TF-IDF等。词袋模型是将每个词看作一个袋子，袋子里的词的顺序并不重要，重要的只是有多少个词。TF-IDF则是根据词在文档中的频率和在所有文档中的频率来计算其重要性。
3.特征选择：在文本向量化后，我们会得到一个非常大的向量空间，其中可能包含很多无关的信息。因此，我们需要通过特征选择的方法，挑选出对文章分类最有用的特征。
4.模型训练：选择合适的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等，使用已经向量化和特征选择后的文章数据进行训练。
5.模型评估：训练完成后，我们需要使用一部分未参与训练的数据来测试模型的性能，以评估模型的准确性和泛化能力。
以上就是对一篇文章进行编码处理的基本步骤。需要注意的是，这个过程可能需要反复迭代和调整，以达到最佳的处理效果。