Si editas documentos en diferentes formatos día a día, la universalidad de las herramientas de documentos importa mucho. Si tus instrumentos solo funcionan con algunos de los formatos populares, puedes encontrarte cambiando entre ventanas de software para incrustar texto en ABW y gestionar otros formatos de documentos. Si quieres deshacerte de la molestia de la edición de documentos, obtén una plataforma que pueda gestionar cualquier extensión sin esfuerzo.
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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 las incrustaciones 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 presentación es dispersa, lo que significa que en ese vector la mayoría de los valores son 0. Así que no es una presentación 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 métodos basados en conteo de TF-IDF y bag of words, la representación vectorial puede no ser similar. Aquí puedes ver ver allí
