This thesis explores the methods of representing sentence representations for semantic text similarity using word embeddings and benchmarks them against sentence based evaluation test sets. Two methods were used to evaluate the representations: STS Benchmark and STS Benchmark converted to a binary similarity task. Results showed that preprocessing of the word vectors could significantly boost performance in both tasks and conclude that word embed-dings still provide an acceptable solution for specific applications. The study also concluded that the dataset used might not be ideal for this type of evalua-tion, as the sentence pairs in general had a high lexical overlap. To tackle this, the study suggests that a paraphrasing dataset could act as a complement but that further investigation would be needed. / Denna avhandling undersöker metoder för att representera meningar i vektor-form för semantisk textlikhet och jämför dem med meningsbaserade testmäng-der. För att utvärdera representationerna användes två metoder: STS Bench-mark, en vedertagen metod för att utvärdera språkmodellers förmåga att ut-värdera semantisk likhet, och STS Benchmark konverterad till en binär lik-hetsuppgift. Resultaten visade att förbehandling av texten och ordvektorerna kunde ge en signifikant ökning i resultatet för dessa uppgifter. Studien konklu-derade även att datamängden som användes kanske inte är ideal för denna typ av utvärdering, då meningsparen i stort hade ett högt lexikalt överlapp. Som komplement föreslår studien en parafrasdatamängd, något som skulle kräva ytterligare studier.