Olika textkodnings-metoder utforskas för att omvandla råtext till numeriska representationer som är lämpliga för maskininlärningsalgoritmer. Textkodning är ett avgörande steg inom NLP och möjliggör omvandlingen av ostrukturerad text till strukturerade format som fångar betydelse och ordrelationer.

Sammanfattningsvis är textkodning en väsentlig del av förbehandlingen av textdata för NLP-uppgifter. Även om enklare metoder som BOW och TF-IDF är användbara för vissa uppgifter, erbjuder ordvektorer en kraftfullare och semantiskt rikare representation av ord, vilket kommer att vara avgörande i mer avancerade NLP-uppgifter, såsom sentimentanalys. Senare kommer vi att implementera ordvektorer för vårt sentimentanalysprojekt för att fånga kontext och betydelse av ord mer effektivt.