C#中的ONNX（Open Neural Network Exchange）主要用于表示深度学习模型，以便在不同的框架和平台之间进行交换。ONNX本身并不直接处理文本数据，它主要处理的是数值型数据，如浮点数和整数。
然而，你可以使用C#结合其他库来处理文本数据，例如使用ML.NET进行机器学习任务，或者使用自然语言处理（NLP）库如Stanford NLP、NLTK或spaCy等。这些库可以帮助你在C#中实现文本数据的预处理、特征提取、分类、命名实体识别等任务。
如果你想在C#中使用ONNX模型处理文本数据，你需要先将文本数据转换为数值型数据（如词向量或TF-IDF特征），然后将这些数据输入到ONNX模型中进行推理。推理结果再转换回文本形式（如生成文本分类的标签或摘要）。这个过程可能需要一些额外的编程工作，但可以通过结合C#和相关的库来实现。