La generación y aprobación de documentos son aspectos clave de sus flujos de trabajo diarios. Estos procesos suelen ser repetitivos y que consumen mucho tiempo, lo que impacta a sus equipos y departamentos. Específicamente, la generación, almacenamiento y ubicación de la Orden de Trabajo de Limpieza son importantes para asegurar la productividad de su empresa. Una plataforma en línea completa puede abordar muchos problemas vitales relacionados con la productividad de sus equipos y la gestión de documentos: elimina tareas tediosas, facilita la tarea de encontrar documentos y recopilar firmas, y contribuye a informes y estadísticas mucho más precisos. Es entonces cuando podría necesitar una solución robusta y multifuncional como DocHub para encargarse de estas tareas de manera rápida y a prueba de errores.
DocHub le permite optimizar incluso su proceso más complicado utilizando sus potentes funciones y funcionalidades. Un excelente editor de PDF y eSignature transforman su gestión diaria de documentos y la convierten en un asunto de varios clics. Con DocHub, no necesitará buscar plataformas de terceros adicionales para completar su ciclo de generación y aprobación de documentos. Una interfaz fácil de usar le permite comenzar a trabajar con la Orden de Trabajo de Limpieza de inmediato.
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si alguna vez has oído la frase basura entra, basura sale al crear un modelo, lo mismo se aplica al análisis de texto. Acabamos de aprender a tokenizar, lo que realmente puede exponer la posible basura en nuestro texto. Demos el siguiente paso después de la tokenización y creemos un mejor texto de entrada para obtener un mejor análisis. Antes de ver algunos pasos simples de preprocesamiento para limpiar nuestros datos, me gustaría presentar un segundo conjunto de datos que estaremos explorando. 538 publicó recientemente una gran cantidad de datos públicos. Uno de estos conjuntos de datos consistió en casi tres millones de tweets de trolls rusos. Estos son tweets de bots que tuitearon durante el ciclo electoral de EE. UU. de 2016. Exploraremos los primeros 20,000 tweets, así como usar algunos de los metadatos, como el número de seguidores, el número de seguidos, la fecha de publicación y el tipo de cuenta, para ayudar en algunos de nuestro análisis. Este es un gran conjunto de datos para modelado de temas, tareas de clasificación, reconocimiento de entidades nombradas y otros. Puedes imaginar que los tweets probablemente tienen mucha basura. Para mostrar esto, veamos los más comunes.
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