Buscar una herramienta profesional que maneje formatos particulares puede ser un proceso que consume tiempo. A pesar del gran número de editores en línea disponibles, no todos son adecuados para el formato de Texto, y definitivamente no todos te permiten hacer cambios en tus archivos. Para empeorar las cosas, no todos te brindan la seguridad que necesitas para proteger tus dispositivos y documentación. DocHub es una respuesta perfecta a estos desafíos.
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este video cubre la tokenización discutiré algunos términos comunes y desafíos en la tokenización y luego mostraré un ejemplo simple de cómo tokenizar texto usando comandos básicos de python, expresiones regulares y bibliotecas de nlp existentes. la tokenización es un primer paso crítico para la mayoría de las tareas de procesamiento de lenguaje natural. típicamente, al procesar texto, comenzarás ejecutando un pipeline de nlp bastante estándar que incluye un tokenizador, así como generalmente algunas otras herramientas como etiquetadores de partes del discurso, de los cuales aprenderemos más adelante este semestre. un pipeline de nlp generalmente comienza separando palabras y ejecutando la tokenización de texto. también normalizará el texto, así que, por ejemplo, si hay tanto ortografía británica como americana, puede cambiar todo a una u otra y luego segmentará las oraciones, lo que puede ser realmente útil para definir límites contextuales. inicialmente, puede parecer sencillo tokenizar texto, pero en realidad hay muchas áreas grises. por ejemplo, en la oración aquí, ¿cuántas palabras hay?
