Verschiedene Textkodierungs-verfahren werden untersucht, um Rohtext in numerische Repräsentationen umzuwandeln, die für maschinelle Lernalgorithmen geeignet sind. Die Textkodierung ist ein entscheidender Schritt im NLP, da sie die Umwandlung von unstrukturiertem Text in strukturierte Formate ermöglicht, die Bedeutung und Wortbeziehungen erfassen.

Zusammenfassend ist die Textkodierung ein wesentlicher Bestandteil der Vorverarbeitung von Textdaten für NLP-Aufgaben. Während einfachere Methoden wie BOW und TF-IDF für bestimmte Aufgaben nützlich sind, bieten Wort-Embeddings eine leistungsfähigere und semantisch reichere Darstellung von Wörtern, die für fortgeschrittene NLP-Aufgaben wie die Sentiment-Analyse unerlässlich ist. Später werden wir Wort-Embeddings für unser Sentiment-Analyse-Projekt implementieren, um den Kontext und die Bedeutung von Wörtern effektiver zu erfassen.