Ulike tekstkodings-metoder utforskes for å omforme rå tekst til numeriske representasjoner som egner seg for maskinlæringsalgoritmer. Tekstkoding er et avgjørende steg i NLP, og muliggjør konvertering av ustrukturert tekst til strukturerte formater som fanger opp betydning og ordrelasjoner.

Oppsummert er tekstkoding en essensiell del av forbehandling av tekstdata for NLP-oppgaver. Selv om enklere metoder som BOW og TF-IDF er nyttige for enkelte oppgaver, gir ordinnbeddinger en kraftigere og mer semantisk rik representasjon av ord, noe som vil være avgjørende i mer avanserte NLP-oppgaver, som sentimentanalyse. Senere vil vi implementere ordinnbeddinger for vårt sentimentanalyseprosjekt for å fange opp kontekst og betydning av ord mer effektivt.