Hay muchas soluciones de edición de documentos en el mercado, pero solo algunas son adecuadas para todos los formatos de archivo. Algunas herramientas son, por otro lado, versátiles pero difíciles de usar. DocHub proporciona la respuesta a estas molestias con su editor basado en la nube. Ofrece capacidades robustas que te permiten completar tus tareas de gestión de documentos de manera efectiva. Si necesitas incrustar rápidamente una frase en NBP, ¡DocHub es la elección ideal para ti!
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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. Supongamos 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 supongamos 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 métodos basados en conteo, TF-IDF y bag of words, la representación vectorial puede no ser similar. Aquí puedes ver...
