Différents schémas d’encodage de texte sont explorés afin de transformer le texte brut en représentations numériques adaptées aux algorithmes d’apprentissage automatique. L’encodage de texte constitue une étape cruciale en TALN, permettant la conversion de texte non structuré en formats structurés qui capturent le sens et les relations entre les mots.

En résumé, l’encodage de texte est une partie essentielle du prétraitement des données textuelles pour les tâches de TALN. Bien que des méthodes plus simples comme BOW et TF-IDF soient utiles pour certaines tâches, les word embeddings offrent une représentation des mots plus puissante et riche sémantiquement, ce qui sera indispensable pour des tâches de TALN plus avancées, telles que l’analyse de sentiment. Par la suite, nous mettrons en œuvre des word embeddings pour notre projet d’analyse de sentiment afin de mieux saisir le contexte et le sens des mots.