Cuando el alcance de tus tareas diarias incluye mucha edición de documentos, te das cuenta de que cada formato de documento requiere su propio enfoque y, a menudo, software específico. Manejar un archivo NBP que parece simple puede detener todo el proceso, especialmente si intentas editar con herramientas inadecuadas. Para prevenir este tipo de problemas, consigue un editor que pueda cubrir todas tus necesidades sin importar el formato del archivo y adapta la oración en NBP sin obstáculos.
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hola, bienvenidos al video, vamos a explorar cómo podemos usar transformadores de oraciones y embeddings de oraciones en nlp para aplicaciones de similitud semántica. ahora en el video vamos a hacer un breve resumen sobre los transformadores y de dónde vienen, así que vamos a echar un vistazo rápido a las redes neuronales recurrentes y al mecanismo de atención, y luego vamos a pasar a intentar definir, ya sabes, cuál es la diferencia entre un transformador y un transformador de oraciones y también entender, está bien, por qué estos embeddings que son producidos por transformadores o transformadores de oraciones específicamente son tan buenos. y al final también vamos a repasar cómo podemos implementar nuestros propios transformadores de oraciones en python también, así que creo que deberíamos saltar directamente a ello [Aplausos] antes de sumergirnos en los transformadores de oraciones, creo que tendría mucho sentido si juntamos de dónde vienen los transformadores con la intención de tratar de entender por qué usamos transformadores ahora en lugar de algún otro.
