Si editas documentos en diferentes formatos todos los días, 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 aplicaciones para incrustar texto en WPT y gestionar otros formatos de archivo. Si deseas eliminar la molestia de la edición de documentos, obtén una plataforma que maneje sin esfuerzo cualquier extensión.
Con DocHub, no necesitas concentrarte en nada más que en la edición real del documento. No tendrás que hacer malabares con aplicaciones para trabajar con diferentes formatos. Puede ayudarte a revisar tu WPT tan fácilmente como cualquier otra extensión. Crea documentos WPT, modifícalos y compártelos en una plataforma de edición en línea que te ahorra tiempo y aumenta tu productividad. Todo lo que tienes que hacer es registrar una cuenta gratuita en DocHub, lo cual solo toma unos minutos.
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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
