Trabajar con documentos puede ser un desafío. Cada formato tiene sus peculiaridades, lo que a menudo conduce a soluciones confusas o a depender de descargas de software desconocido para eludirlas. Afortunadamente, hay una solución que hará que esta tarea sea más agradable y menos arriesgada.
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en el último video vimos RNN bidireccional hoy vamos a hablar sobre cómo puedes convertir palabras en números cuando estás tratando con cualquier tarea de procesamiento de lenguaje natural, tu entrada es texto y los modelos de aprendizaje automático no pueden entender texto así que tienes que convertirlo en un número tomemos el ejemplo del juego de cricket digamos que estás construyendo un modelo de PLN para este juego y la tarea que tienes en mano es reconocer entidades en una oración dada por ejemplo aquí Dhoni sería un nombre de jugador India será un nombre de equipo y copa del mundo sería un torneo. De manera similar puedes tener una declaración diferente y quieres identificar las entidades así que esto se llama reconocimiento de entidades nombradas y basado en el video anterior puedes construir un RNN que se vea así pero si observas cuidadosamente, había un gran problema cuando cubrí tareas de PLN para rnn en mi último video y el problema es la entrada la máquina no puede entender texto mira aquí la entrada es Dhoni o equipo India lo que sea
