La generación y aprobación de documentos son componentes principales de sus flujos de trabajo diarios. Estos procesos son frecuentemente repetitivos y que consumen mucho tiempo, lo que afecta a sus equipos y departamentos. Específicamente, la generación, almacenamiento y ubicación del Admit One Ticket son importantes para asegurar la eficiencia de su empresa. Una solución en línea integral puede encargarse de varios problemas esenciales relacionados con el rendimiento de sus equipos y la administración de documentos: elimina tareas engorrosas, facilita la tarea de localizar archivos y recopilar firmas, y conduce a informes y estadísticas mucho más precisos. Ahí es cuando podría necesitar una solución sólida y multifuncional como DocHub para manejar estas tareas de manera rápida y a prueba de errores.
DocHub le permite simplificar incluso su tarea más sofisticada utilizando sus potentes capacidades y funcionalidades. Un editor de PDF efectivo y eSignature mejoran su administración diaria de archivos y la convierten en cuestión de varios clics. Con DocHub, no necesitará buscar plataformas de terceros adicionales para completar su ciclo de generación y aprobación de documentos. Una interfaz fácil de usar le permite comenzar a trabajar con Admit One Ticket de inmediato.
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si alguna vez has oído la frase basura entra, basura sale al crear un modelo, lo mismo se aplica al análisis de texto. Acabamos de aprender cómo tokenizar, lo que realmente puede exponer la posible basura en nuestro texto. Demos el siguiente paso después de la tokenización y creemos un mejor texto de entrada para obtener un mejor análisis. Antes de ver algunos pasos simples de preprocesamiento para limpiar nuestros datos, me gustaría presentar un segundo conjunto de datos que estaremos explorando. 538 publicó recientemente una gran cantidad de datos públicos. Uno de estos conjuntos de datos consistió en casi tres millones de tweets de trolls rusos. Estos son tweets de bots que tuitearon durante el ciclo electoral de EE. UU. de 2016. Exploraremos los primeros 20,000 tweets, así como usar algunos de los metadatos, como el número de seguidores, número de seguidos, fecha de publicación y tipo de cuenta, para ayudar en algunos de nuestro análisis. Este es un gran conjunto de datos para modelado de temas, tareas de clasificación, reconocimiento de entidades nombradas y otros. Puedes imaginar que los tweets probablemente tienen mucha basura. Para mostrar esto, veamos los más comunes.
