DocHub hace que sea rápido y sencillo borrar palabras en HWPML. No es necesario instalar ningún software: simplemente sube tu HWPML a tu cuenta, utiliza el sencillo editor de arrastrar y soltar, y realiza ediciones rápidamente. Incluso puedes usar tu computadora de escritorio o dispositivo móvil para modificar tu documento en línea desde cualquier lugar. Eso no es todo; DocHub es más que solo un editor. Es una solución integral de gestión de documentos con construcción de formularios, capacidades de firma electrónica y la opción de permitir que otros completen y firmen documentos.
Cada archivo que edites lo puedes encontrar en tu carpeta de Documentos. Crea carpetas y organiza documentos para una búsqueda y acceso más fácil. Además, DocHub garantiza la protección de los datos de todos sus usuarios cumpliendo con estrictos estándares de seguridad.
hasta este punto hemos hablado sobre la vectorización de documentos utilizando enfoques de bolsa de palabras, ya sea frecuencia binaria o TF IDF. En este módulo, bajaremos un nivel y hablaremos sobre cómo vectorizar las palabras en sí mismas y por qué eso es útil. Específicamente, cubriremos algo llamado embeddings estáticos y cómo pueden ayudarnos a capturar algunos aspectos del significado de una palabra. Subrayo la palabra estático porque el mundo del NLP ha avanzado hacia embeddings contextualizados más poderosos, que cubriremos más adelante en este curso, así que no vamos a pasar demasiado tiempo en embeddings estáticos, pero es importante entender algunos conceptos básicos aquí porque forman la base para material adicional. También son muy interesantes y pueden ser útiles para construir modelos base. Comencemos hablando sobre la forma más simple de vectorizar palabras, que es la codificación one hot. La codificación one hot es un concepto que ya hemos encontrado cuando
