Trabajar con documentos implica hacer correcciones menores a ellos todos los días. A veces, el trabajo se realiza casi automáticamente, especialmente si es parte de tu rutina diaria. Sin embargo, en algunos casos, tratar con un documento inusual como una Historia Médica Simple puede llevar tiempo valioso de trabajo solo para realizar la investigación. Para asegurarte de que cada operación con tus documentos sea fácil y rápida, deberías encontrar una herramienta de modificación óptima para este tipo de tareas.
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[Música] hola en este video aplicaremos redes neuronales para texto y primero recordemos qué es el texto puedes pensar en ello como una secuencia de caracteres, palabras o cualquier otra cosa y en este video continuaremos pensando en el texto como una secuencia de palabras o tokens y recordemos cómo funciona el bag of words tienes cada palabra y para cada palabra distinta que tienes en tu conjunto de datos tienes una columna de características y en realidad estás vectorizando efectivamente cada palabra con un vector codificado en caliente que es un enorme vector de ceros que tiene solo un valor no cero que está en la columna correspondiente a esa palabra en particular así que en este ejemplo tenemos muy bueno y película y todos ellos están vectorizados independientemente y en este contexto en realidad para problemas del mundo real tienes como cientos de miles de columnas y ¿cómo llegamos a la representación de bag of words? en realidad puedes ver que podemos sumar todos esos valores, todos esos vectores y llegamos a la vectorización de bag of words que ahora corresponde
