Clasificación de Reseñas con Transformers y Transfer Learning

¿Qué es Transfer Learning y cómo se aplica al procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

El Transfer Learning, o aprendizaje por transferencia, ha ganado popularidad en campos como visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural (NLP). En este módulo, aprenderás a crear tu propio clasificador de reseñas utilizando herramientas y técnicas avanzadas. Abordaremos librerías populares como Transformers de Hugging Face, que facilita la interacción con entrenamientos y pruebas de modelos mediante el uso de PyTorch. Prepárate para sumergirte en un mundo de procesamiento de textos que cambiará la manera en que interactúas con datos textuales.

¿Cómo descargar y preparar un dataset?

Para empezar, es necesario descargar un conjunto de datos o dataset. Usaremos un conjunto de reseñas de productos de Amazon, disponible en Kaggle. Aquí tienes un resumen del proceso:

1. Conectar a la GPU: Asegúrate de estar conectado, ya que la GPU es esencial para acelerar el entrenamiento y procesamiento de modelos.
2. Instalar la librería de Kaggle: Facilita la descarga de datasets.
3. Cargar credenciales: Autorización necesaria para acceder a los recursos de Kaggle.
4. Explorar el dataset: Identifica los tres archivos necesarios para entrenamiento, prueba y validación.

Preparación de los datos

Trabajaremos principalmente con archivos CSV. Aquí te explicamos cómo prepararlos:

1. Instalar dependencias: Necesitas transformers para el procesamiento y datasets para ajustar los datos.
2. Trabajar con Pandas: Importa y maneja archivos CSV de manera eficiente.
3. Declarar separadores: Asegúrate de definir explícitamente los separadores, como las comas.
4. Seleccionar lenguaje: Ya que el dataset de Amazon contiene múltiples idiomas, filtraremos solo las reseñas en español.

¿Cómo asignar etiquetas y adaptar el dataset?

El objetivo es determinar si una reseña es positiva o negativa basándose en la cantidad de estrellas. Asignaremos una etiqueta o label de la siguiente forma:

• Positiva (valor 1): Número de estrellas mayor o igual a tres.
• Negativa (valor 0): Menor a tres estrellas.

Adapta tus columnas creando un nuevo campo llamado labels.

Acondicionamiento y tokenización

Una vez estructurado el dataset, es esencial tokenizar el texto. La tokenización convierte los textos en vectores comprensibles para el modelo:

1. Seleccionar un modelo: Usaremos un modelo de Roberta entrenado en español.
2. Convertir textos a tokens: Utiliza el tokenizador del modelo elegido.
3. Tokenizar el dataset completo: Céntrate en los comentarios de los productos (review body).

Ejemplo de tokenización:

from transformers import RobertaTokenizer

tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-base')
sample_text = "Aprendiendo sobre Transfer Learning"
tokens = tokenizer.encode(sample_text, add_special_tokens=True)

¿Qué sigue después de la tokenización?

Ahora que has tokenizado tu dataset, estás listo para el siguiente paso: entrenar tu modelo y posteriormente realizar el fine-tuning o ajuste fino. Este proceso te permitirá optimizar y mejorar el rendimiento del modelo en tareas específicas, como clasificar reseñas de manera precisa.

Compartir tus proyectos en plataformas como Hugging Face permite que otros accedan a tus modelos y aprendizajes. ¡Experimenta con diferentes datasets y sigue explorando el fascinante mundo del NLP!

Considera también explorar otros conjuntos de datos con diferentes tipos de texto. Por ejemplo, ¿qué tal cambiar las reseñas de productos por comentarios de redes sociales? ¡Las posibilidades son infinitas y están al alcance de tus manos!