Erilaisia tekstin koodaus-menetelmiä tutkitaan, jotta raakateksti voidaan muuntaa numeerisiksi esityksiksi, jotka soveltuvat koneoppimisalgoritmeille. Tekstin koodaus on keskeinen vaihe NLP:ssä, sillä se mahdollistaa jäsentämättömän tekstin muuntamisen jäsennellyiksi muodoiksi, jotka tallentavat merkityksen ja sanojen väliset suhteet.

Yhteenvetona tekstin koodaus on olennainen osa tekstiaineiston esikäsittelyä NLP-tehtäviä varten. Vaikka yksinkertaisemmat menetelmät, kuten BOW ja TF-IDF, ovat hyödyllisiä tietyissä tehtävissä, sanaupotukset tarjoavat tehokkaamman ja semanttisesti rikkaamman tavan esittää sanoja. Tämä on välttämätöntä edistyneemmissä NLP-tehtävissä, kuten sentimenttianalyysissä. Myöhemmin toteutamme sanaupotuksia sentimenttianalyysiprojektiimme, jotta voimme tallentaa sanojen kontekstin ja merkityksen tehokkaammin.