Diferentes esquemas de codificação de texto são explorados para transformar texto bruto em representações numéricas adequadas para algoritmos de aprendizado de máquina. A codificação de texto é uma etapa crucial em PLN, permitindo a conversão de texto não estruturado em formatos estruturados que capturam significado e relações entre palavras.

Em resumo, a codificação de texto é uma parte essencial do pré-processamento de dados textuais para tarefas de PLN. Embora métodos mais simples como BOW e TF-IDF sejam úteis para determinadas tarefas, word embeddings oferecem uma representação mais poderosa e semanticamente rica das palavras, o que será essencial em tarefas de PLN mais avançadas, como análise de sentimento. Posteriormente, implementaremos word embeddings em nosso projeto de análise de sentimento para capturar o contexto e o significado das palavras de forma mais eficaz.