Cuando editas archivos en diferentes formatos a diario, la universalidad de la solución de documentos importa mucho. Si tus herramientas solo funcionan para algunos de los formatos populares, podrías encontrarte cambiando entre ventanas de aplicaciones para incrustar texto en WRI y manejar otros formatos de archivo. Si deseas eliminar la molestia de la edición de documentos, opta por una plataforma que gestione cualquier formato sin esfuerzo.
Con DocHub, no necesitas concentrarte en nada más que en la edición real de documentos. No necesitarás malabarear aplicaciones para trabajar con formatos diversos. Puede ayudarte a modificar tu WRI tan fácilmente como cualquier otro formato. Crea documentos WRI, edítalos y compártelos en una única plataforma de edición en línea que te ahorra tiempo y aumenta tu eficiencia. Todo lo que tienes que hacer es registrarte en una cuenta en DocHub, lo cual solo toma 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 métodos basados en conteo, TF-IDF y bag of words, la representación vectorial puede no ser similar. Aquí puedes ver ver allí
