Cuándo fue elegido Trump
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LOC northern northern northern northern 0.62 0.08 [‘northern’, ‘southern’, ‘eastern’, ‘Northern’, ‘western’, ‘northwestern’, ‘northeastern’, ‘north’, ‘southeastern’, ‘southwestern’, ‘northernmost’, ‘northwest’, ‘Southern’]
posteriormente posteriormente posteriormente posteriormente 0,57 0,02 [‘posteriormente’, ‘consecuentemente’, ‘después’, ‘posteriormente’, ‘más tarde’, ‘después’, ‘posteriormente’, ‘eventualmente’, ‘finalmente’]
ORG instituciones instituciones instituciones instituciones 0,58 0,07 [‘instituciones’, ‘institución’, ‘instituciones’, ‘institutos’, ‘organizaciones’, ‘organizaciones’, ‘establecimientos’, ‘universidades’, ‘institucional’]
investigación investigación investigación investigación 0,57 0,07 [‘investigación’, ‘investigaciones’, ‘indagación’, ‘investigar’, ‘investigación’, ‘investigado’, ‘investigación’, ‘investigadores’, ‘investigar’]
Noticias de Trump
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Mitin de Trump en el UIC Pavilion de Chicago el 11 de marzo de 2016, inmediatamente después de la noticia de la cancelación de la asistencia de Trump al evento. Muchos manifestantes gritan “¡Bernie!” para mostrar su apoyo al candidato demócrata Bernie Sanders.
Tras el anuncio de la victoria electoral de Trump, estallaron grandes protestas en todo Estados Unidos, incluso en otros países como Canadá, Reino Unido, Francia, Alemania, Filipinas, Australia e Israel, y algunas de ellas continuaron durante varios días, y se prevén más protestas en las semanas y meses siguientes.
Miles de manifestantes salieron a la calle en Chicago. El Chicago Tribune explica que la protesta fue “relativamente pacífica” y estuvo “desprovista del fuerte vandalismo de la quema de efigies que se produjo en otros lugares”. En total se detuvo a cinco personas[87][88][89].
Protesta frente a la Casa Blanca hoy
y luego seguir una línea según la aguja de la brújula (o el rumbo magnético), o el curso de un arroyo, o la pista de una antigua carretera. Este plan ha dado lugar a un sinfín de confusiones y litigios, ya que los mojones se deterioran y cambian, y es un hecho bien conocido que
Este departamento se organizó en 1789. El jefe de este departamento, conocido como Secretario del Tesoro, es nombrado por el Presidente, es miembro del Gabinete y recibe un salario de 12.000 dólares por
El Departamento del Tesoro tiene la misión de mantener el servicio de señales y de realizar observaciones meteorológicas en varios puntos del continente, así como de dar aviso telegráfico de la llegada de tormentas. También se mantiene un
El cuarto subdirector general de correos controla las siguientes divisiones: Superintendente del servicio de entrega gratuita rural 3.000 dólares; superintendente de la oficina de correos, suministros 2.500 dólares; superintendente de la oficina de cartas muertas
Estados Unidos. 2d. Todos los asuntos relacionados con las tierras públicas. 3d. Todo lo relacionado con los indios o los asuntos de los indios. 4º. Todo lo relacionado con las pensiones o las tierras de recompensa. 5º. La emisión y presentación de
¿Cuántos mítines para detener el robo hubo
Las incrustaciones de palabras como word2vec o GloVe proporcionan un significado exacto a las palabras. Aunque han supuesto una gran mejora para muchas tareas de PNL, este significado “constante” es un gran inconveniente de estas incrustaciones de palabras, ya que su significado cambia en función del contexto, por lo que no es la mejor opción para el modelado del lenguaje.
Por ejemplo, después de entrenar word2vec/Glove en un corpus, obtenemos como resultado una representación vectorial para, por ejemplo, la palabra cell. Así, aunque tuviéramos una frase como “Fue a la celda de la prisión con su teléfono móvil para extraer muestras de células sanguíneas de los reclusos”, en la que la palabra “cell” tiene diferentes significados según el contexto de la frase, estos modelos se limitan a colapsar todos ellos en un vector para “cell” en su fuente de salida.
A diferencia de la mayoría de las incrustaciones de palabras utilizadas, las representaciones de palabras de ELMo son funciones de toda la frase de entrada, en lugar de una sola palabra. Se calculan sobre modelos lingüísticos bidireccionales de dos capas (biLM) con convoluciones de caracteres, como una función lineal de los estados de la red interna. Por lo tanto, una misma palabra puede tener diferentes vectores de palabras en diferentes contextos.
