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En el video de hoy, vamos a hablar sobre la tokenización en spaCy. También podemos hacer tokenización en NLTK. Hemos discutido los pros y los contras entre estas dos bibliotecas y, decidimos que usaríamos spaCy por las razones que mencioné en el último video. Y si recuerdas nuestro video sobre la tubería de NLP, teníamos este uh este paso llamado pre-procesamiento. Así que en toda esta tubería de NLP, vamos a comenzar con el paso de pre-procesamiento. La adquisición de datos y el paso de extracción y limpieza de texto es algo que quizás podamos revisar más tarde, tal vez en el proyecto de NLP de extremo a extremo. Pero en el pre-procesamiento lo que aprendimos fue que hay un paso llamado tokenización de oraciones, cuando tienes un párrafo de texto. Primero lo separas en oraciones y luego cada oración la divides en las palabras. Así que eso se llama tokenización de palabras. Así que vamos a ver cómo puedes hacer ambas cosas en la biblioteca spaCy. Además, había stemming, lematización, cubriremos stemming, lematización más tarde
