Hay tantas soluciones de edición de documentos en el mercado, pero solo unas pocas son compatibles con todos los tipos de archivos. Algunas herramientas son, por el contrario, versátiles pero difíciles de usar. DocHub proporciona la solución a estos problemas con su editor basado en la nube. Ofrece ricas capacidades que te permiten completar tus tareas de gestión de documentos de manera eficiente. Si necesitas revisar rápidamente el token en el texto, ¡DocHub es la mejor opción para ti!
Nuestro proceso es muy fácil: subes tu archivo de texto a nuestro editor → se transforma instantáneamente en un formato editable → aplicas todos los ajustes requeridos y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas un par de momentos para completar tu trabajo de papeleo.
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cuando estábamos construyendo sistemas de nlp la entrada no son palabras o incluso oraciones sino más bien solo secuencias de caracteres toma este ejemplo de orgullo y prejuicio si solo lo dividiéramos por espacios obtendríamos esta secuencia de palabras donde tenemos tres instancias de i que difieren porque la puntuación aún está adjunta así que realizamos la tokenización que convierte una secuencia de caracteres en una secuencia de tokens al usar un tokenizador estándar en este texto obtenemos esta secuencia que ha separado la puntuación de las palabras y también ha dividido la contracción im en i y apóstrofe m así que ahora nuestras tres instancias de i lucen iguales la mayoría de los tokenizadores son basados en reglas diseñados manualmente por hablantes de un idioma pero hay diferentes convenciones de tokenización una diferencia en inglés es cómo se manejan las contracciones por ejemplo así es como lucen dos convenciones de tokenización para algunas contracciones en inglés ninguna parece perfecta don't y aren't tal vez se manejen mejor por la convención del banco de palabras porque las palabras do y are son palabras separadas
