Python propose des méthodes efficaces pour utiliser la similarité sémantique afin de déterminer la pertinence d'un mot par rapport à une phrase de texte. Les mots peuvent être notés numériquement à l'aide de techniques telles que TF-IDF, intégrations de mots et modèles Transformer. Dans « Je veux manger », par exemple, le mot « nourriture » obtiendrait un score plus élevé que « maison », démontrant à quel point ces méthodes sont utiles pour analyser des données textuelles.