Las personas frecuentemente necesitan aclarar la identificación en el texto al procesar formularios. Desafortunadamente, pocas aplicaciones ofrecen las herramientas que necesitas para completar esta tarea. Hacer algo así generalmente requiere alternar entre un par de aplicaciones de software, lo que consume tiempo y esfuerzo. Afortunadamente, hay una solución que se adapta a casi cualquier trabajo: DocHub.
DocHub es un editor de PDF perfectamente desarrollado con un conjunto completo de características valiosas en un solo lugar. Modificar, aprobar y compartir formularios se vuelve sencillo con nuestra herramienta en línea, que puedes usar desde cualquier dispositivo en línea.
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bienvenidos a unfold data science amigos, soy Amun y soy un científico de datos. Lo mismo que he escrito aquí, ¿ves algo inusual con este texto? Creo que la ortografía de esto es incorrecta y así es como se ve el lenguaje natural. Así que en este video discutiremos cuáles son las técnicas de limpieza para el procesamiento del lenguaje natural. Debes estar consciente de que uno de los pasos más fundamentales y básicos del pipeline de ciencia de datos es limpiar los datos. Así que si estás tratando con números, entonces debes saber que hay técnicas como el tratamiento de valores faltantes, el tratamiento de valores atípicos, pero cuando tratamos con datos de texto, hay un conjunto completo de diferentes técnicas para limpiar los datos y eso es lo que vamos a discutir en este video. Comencemos uno por uno. Así que la técnica de limpieza de texto típicamente cae en dos categorías: limpieza básica y limpieza avanzada. Así que no siempre necesitamos hacer limpieza avanzada, pero hay algunas limpiezas básicas que quiero que entiendas primero, que tienes que necesitar.
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