¿Alguna vez has tenido problemas para modificar tu documento NBP mientras estás en movimiento? ¡Bueno, DocHub viene con una gran solución para eso! Accede a este editor en la nube desde cualquier dispositivo conectado a internet. Permite a los usuarios insertar párrafos en archivos NBP de forma rápida y en cualquier momento que lo necesiten.
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En esta lista de reproducción de NLP hemos cubierto las técnicas de representación de texto desde la codificación de etiquetas hasta TF-IDF. Hoy vamos a hablar sobre los embeddings de palabras. Hay ciertas limitaciones de Bag of words y TF-IDF que hemos discutido en videos anteriores, que es que el tamaño del vector puede ser realmente grande para el modelo de bag of words y TF-IDF. Y puede consumir muchos recursos de computación, memoria, etc. Digamos que tienes un vocabulario de 200,000 palabras o 100,000 palabras, cada vector para cada uno de los documentos tendría un tamaño de 100,000 y eso puede ser demasiado y la representación es dispersa, lo que significa que en ese vector la mayoría de los valores son 0. Así que no es una representación muy eficiente. El otro problema que vimos fue que digamos que tienes 2 palabras: necesito ayuda, necesito asistencia, estas son oraciones similares. Esperas que su representación vectorial debería ser similar, pero dado que estos son TF-IDF y bag of words son métodos basados en conteo, la representación vectorial puede no ser similar. Aquí puedes ver...
