¿Alguna vez has tenido dificultades para modificar tu documento de Texto mientras estás en movimiento? ¡Bueno, DocHub tiene una gran solución para eso! Accede a este editor en la nube desde cualquier dispositivo conectado a internet. Permite a los usuarios Omitir token en archivos de Texto rápidamente y en cualquier momento que lo necesiten.
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este video cubre la tokenización de texto discutiré algunos términos comunes y desafíos en la tokenización de texto y luego mostraré un ejemplo simple de cómo tokenizar texto usando comandos básicos de python expresiones regulares y bibliotecas de nlp existentes la tokenización de texto es un primer paso crítico para la mayoría de las tareas de procesamiento de lenguaje natural típicamente al procesar texto comenzarás ejecutando un pipeline de nlp bastante estándar que incluye un tokenizador así como generalmente algunas otras herramientas como etiquetadores de partes del discurso de los cuales aprenderemos más adelante este semestre un pipeline de nlp generalmente comienza separando palabras y ejecutando la tokenización de texto también las normalizará así que por ejemplo si hay tanto ortografía británica como americana puede cambiar todo a una u otra y luego segmentará las oraciones lo que puede ser realmente útil para definir límites contextuales inicialmente puede parecer sencillo tokenizar texto pero en realidad hay muchas áreas grises por ejemplo en la oración aquí cuántas palabras hay
