Editar texto es rápido y simple usando DocHub. Salta la instalación de software en tu computadora y haz ajustes usando nuestro editor de documentos de arrastrar y soltar en unos pocos pasos rápidos. DocHub es más que solo un editor de PDF. Los usuarios lo elogian por su conveniencia y características robustas que puedes usar en dispositivos de escritorio y móviles. Puedes anotar documentos, crear formularios rellenables, usar eFirmas y entregar documentos para completar a otras personas. Todo esto, junto con un costo competitivo, hace de DocHub la decisión perfecta para eliminar tokens en archivos de texto con facilidad.
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cuando estamos 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 iamp;#39;m 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 aquí está cómo lucen dos convenciones de tokenización para algunas contracciones en inglés ninguna parece perfecta donamp;#39;t y arenamp;#39;t son tal vez mejor manejadas por la convención del banco de la despensa porque
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