Cuando tu trabajo diario consiste en mucha edición de documentos, ya sabes que cada formato de archivo requiere su propio enfoque y, en algunos casos, aplicaciones particulares. Manejar un archivo rtf que parece simple puede a menudo detener todo el proceso, especialmente cuando intentas editar con herramientas inadecuadas. Para prevenir este tipo de problemas, consigue un editor que pueda cubrir todos tus requisitos sin importar la extensión del archivo y tacha la oración en rtf sin obstáculos.
Con DocHub, trabajarás con una herramienta de edición multifuncional para cualquier situación o tipo de archivo. Reduce el tiempo que solías dedicar a navegar por las características de tu antiguo software y aprende de nuestra interfaz intuitiva mientras realizas el trabajo. DocHub es una plataforma de edición en línea elegante que maneja todos tus requisitos de procesamiento de archivos para prácticamente cualquier archivo, incluyendo rtf. Ábrelo y ve directamente a la productividad; no se necesita capacitación previa ni leer instrucciones para aprovechar los beneficios que DocHub aporta a la gestión de documentos. Comienza tomando unos momentos para crear tu cuenta ahora.
Observa mejoras en el procesamiento de tus documentos inmediatamente después de abrir tu cuenta de DocHub. Ahorra tiempo en la edición con nuestra solución única que puede ayudarte a ser más eficiente con cualquier formato de archivo con el que necesites trabajar.
hola bienvenido 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 rápido resumen sobre los transformadores y de dónde vienen así que vamos a echar un vistazo rápido a las redes neuronales recurrentes y el 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 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
