Ya sea que estés acostumbrado a trabajar con DOCM o que estés manejando este formato por primera vez, editarlo no debería sentirse como un desafío. Diferentes formatos pueden requerir software específico para abrirlos y modificarlos de manera efectiva. Sin embargo, si necesitas limpiar rápidamente el título en DOCM como parte de tu proceso habitual, es recomendable obtener una herramienta multifuncional de documentos que permita todo tipo de operaciones sin necesidad de esfuerzo adicional.
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hola la limpieza de texto es una de las principales actividades en un pipeline de procesamiento de lenguaje natural a veces los datos del mundo real son muy desordenados que pasarás la mayor parte del tiempo limpiando el texto antes de prepararlo y alimentarlo al modelo así que en este video vamos a ver algunos métodos y funciones que puedes usar para limpiar datos de nlp ahora será una combinación de funciones escritas a medida y en algunos casos serán paquetes que están listos para usar en tu pipeline de nlp así que empecemos así que en este caso lo que voy a hacer es que voy a usar el conocido conjunto de datos fetch 20 news groups el conjunto de datos de 20 news groups está disponible como parte del conjunto de datos de scikit-learn así que solo estoy importando de scikit-learn conjuntos de datos importar fetch 20 news cube 20 news group y luego lo que estoy haciendo es que solo estoy tomando el conjunto de datos de entrenamiento de él hay una prueba también pero solo voy a usar el conjunto de datos de entrenamiento lo estoy asignando a newsgroup guion bajo train solo estoy importando
