Se exploran diferentes esquemas de codificación de texto para transformar texto sin procesar en representaciones numéricas adecuadas para algoritmos de aprendizaje automático. La codificación de texto es un paso crucial en PLN, ya que permite la conversión de texto no estructurado en formatos estructurados que capturan el significado y las relaciones entre palabras.

En resumen, la codificación de texto es una parte esencial del preprocesamiento de datos de texto para tareas de PLN. Si bien los métodos más simples como BOW y TF-IDF son útiles para ciertas tareas, las representaciones vectoriales de palabras ofrecen una representación más potente y rica semánticamente de las palabras, lo cual será fundamental en tareas de PLN más avanzadas, como el análisis de sentimientos. Más adelante, implementaremos representaciones vectoriales de palabras en nuestro proyecto de análisis de sentimientos para capturar el contexto y el significado de las palabras de manera más efectiva.