Cuando editas archivos en varios formatos día a día, la universalidad de tu solución de documentos importa mucho. Si tus herramientas solo funcionan para algunos de los formatos populares, puedes encontrarte cambiando entre ventanas de software para incrustar texto en VIA y gestionar otros formatos de documentos. Si deseas eliminar el dolor de cabeza de la edición de documentos, obtén una solución que pueda gestionar fácilmente cualquier extensión.
Con DocHub, no necesitas concentrarte en nada más que en la edición real de documentos. No tendrás que malabarear aplicaciones para trabajar con diferentes formatos. Puede ayudarte a revisar tu VIA tan fácilmente como cualquier otra extensión. Crea documentos VIA, edítalos y compártelos en una única solución de edición en línea que te ahorra tiempo y mejora tu eficiencia. Todo lo que tienes que hacer es registrarte en una cuenta en DocHub, lo cual toma solo unos minutos.
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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 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 TF-IDF y bag of words son métodos basados en conteo, la representación vectorial puede no ser similar. Aquí puedes ver ver allí
