La generación y aprobación de documentos son, sin duda, una prioridad fundamental para cada negocio. Ya sea manejando grandes volúmenes de documentos o un acuerdo específico, debes mantenerte en la cima de tu eficiencia. Encontrar una excelente plataforma en línea que aborde tus problemas más frecuentes de generación y aprobación de documentos puede resultar en bastante trabajo. Muchas plataformas en línea ofrecen solo un conjunto mínimo de funciones de edición y firma, algunas de las cuales podrían ser útiles para manejar el formato 1ST. Una solución que trate con cualquier formato de archivo y tarea sería una elección excepcional al elegir un programa.
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Si digo que el gato ronronea o este gato caza ratones, es perfectamente razonable decir también que el gatito ronronea o este gatito caza ratones. El contexto te da una fuerte idea de que esas palabras son similares. Tienes que ser como un gato para ronronear y cazar ratones. Así que, aprendamos a predecir el contexto de una palabra. La esperanza es que un modelo que sea bueno en predecir el contexto de una palabra tendrá que tratar a gato y gatito de manera similar, y tenderá acercarlos más. La belleza de este enfoque es que no tienes que preocuparte por lo que las palabras realmente significan, dando un significado adicional directamente por la compañía que mantienen. Hay muchas maneras de usar esta idea de que palabras similares ocurren en contextos similares. En nuestro caso, vamos a usar esto para mapear palabras a pequeños vectores llamados embeddings que van a estar cerca unos de otros cuando las palabras tienen significados similares, y lejos cuando no los tienen. El embedding resuelve el problema de la escasez. Una vez que has incrustado tu palabra en este pequeño vector, ahora tienes una representación de la palabra
