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Etiquetado rápido en Python: Stanza (Stanford NLP)

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Recursos

¿Qué es Stanza y cómo puede revolucionar tu práctica en procesamiento de lenguaje natural?

Stanza es una librería excepcional desarrollada por el destacado Grupo de Investigación de Procesamiento del Lenguaje Natural de Stanford. Este recurso robusto y fácil de usar ha sido diseñado para facilitar el análisis lingüístico a través de lo último en innovación tecnológica. Aunque su utilización inicial puede parecer sencilla, detrás de cada línea de código hay un complejo sistema de procesamiento que optimiza tareas lingüísticas con precisión y eficacia.

¿Cómo instalar Stanza y preparar tu ambiente en Google Colab?

Para comenzar a usar Stanza en Google Colab, es necesario realizar una instalación previa. A continuación, te detallamos los pasos esenciales para configurar tu entorno de trabajo de manera correcta:

  1. Instalación de Stanza: Ejecuta el siguiente comando para instalar la librería, ya que no se encuentra preinstalada en Google Colab:

    !pip install stanza
    
  2. Importación y descarga del paquete en español: Una vez instalada, importa Stanza y descarga el paquete específico del idioma que vayas a utilizar (en este caso, español), usando los módulos correctos:

    import stanza
    stanza.download('es')
    

Estas acciones iniciales te permitirán utilizar las completas funcionalidades que ofrece la librería Stanza para el procesamiento del lenguaje en español.

¿Cómo funcionan los pipelines en Stanza?

Stanza ha implementado el concepto de pipelines para concatenar varias tareas de procesamiento del lenguaje natural. Esto facilita la ejecución de procesos complejos de una manera organizada y secuencial. A continuación, se ejemplifican los pasos básicos para crear un pipeline:

  1. Construcción del pipeline:

    Define el pipeline especificando el idioma y los procesadores necesarios para la tarea deseada. Por ejemplo:

    nlp = stanza.Pipeline('es', processors='tokenize,pos')
    

    En este caso, el pipeline realiza dos tareas: tokenización y etiquetado gramatical (POS).

  2. Análisis de texto:

    Una vez configurado el pipeline, puedes analizar cualquier string de texto. Declara tu texto de interés y procesa la información a través de la instancia creada:

    doc = nlp("Yo soy una persona muy amable, ¿verdad?")
    
  3. Interpretación de resultados:

    Finalmente, recorre el objeto resultado para interpretar las tokens y sus respectivas etiquetas:

    for sentence in doc.sentences:
        for word in sentence.words:
            print(word.text, word.upos)
    

Aquí, cada token será enumerado junto con su etiqueta correspondiente mediante el estándar UPOX, ampliamente utilizado dentro de la comunidad actual del procesamiento del lenguaje natural.

¿Qué potencial tiene Stanza para tus proyectos de procesamiento del lenguaje natural?

La implementación de Stanza en tus proyectos de procesamiento del lenguaje natural no solo facilitará la realización de análisis complejos sino que, además, te permitirá aprovechar tecnologías vanguardistas de una forma accesible y directa. Asimismo, contarás con el respaldo de un grupo de investigación de renombre mundial y una comunidad activa que continua desarrollando esta poderosa herramienta.

La facilidad de uso, combinada con la calidad de los algoritmos subyacentes, hace de Stanza una opción ideal tanto para principiantes como para expertos en la materia. No dudes en consultar la extensa documentación disponible en la página oficial de Stanford y en GitHub para profundizar aún más en sus potencialidades y novedades.

¡Invierte tiempo en explorar y experimentar con Stanza para fortalecer tus habilidades en procesamiento del lenguaje natural y llevar tus proyectos al próximo nivel! Continúa avanzando, pues cada descubrimiento refuerza el camino hacia la excelencia en el dominio lingüístico.

Aportes 20

Preguntas 1

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información muy interesante que encontré en la documentación de stanza:

Stanza está construido con componentes de red neuronal de alta precisión que también permiten un entrenamiento y una evaluación eficientes con sus propios datos anotados. Los módulos están construidos sobre la biblioteca de PyTorch . Obtendrá un rendimiento mucho más rápido si ejecuta este sistema en una máquina habilitada para GPU.

Stanza esta disponible para las versiones de Python inferiores a la 3.8

para nov del 2021 stanza version 1.3.0 funciona bien para para python 3.9.7. saludos

Hasta el momento va bien, pude localizar unos 9 vocablos del idioma que he terminado de estudiar, y he logrado calcular la frecuencia con que se usan en un diccionario que tiene 11 mil entradas, ahora voy a hacer una referencia cruzada, voy a verificar el etiquetado de todo el léxico traducido al español y voy a revisar con que frecuencia coincide la etiqueta conocida de mi idioma de estudio con la etiqueta del idioma español, en determinados contextos. Ahora tengo que generar los contextos…

Bueno, soy experto en idiomas mesoamericanos, y gracias a este curso pude animarme a entrarle a NLTK y ya estoy obteniendo resultados sorprendentes.

Aquí tienes el código comentado línea por línea, explicando la función de cada una: \# Instala el paquete 'stanza' utilizando pip. 'stanza' es una biblioteca de NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) desarrollada por Stanford. !pip install stanza \# Importa la biblioteca 'stanza' para poder utilizarla en el código. import stanza \# Descarga el modelo de lenguaje en español ('es') que será utilizado para el análisis de texto. stanza.download('es') \# Crea un pipeline de procesamiento de texto en español ('es') con dos procesadores: \# 1. 'tokenize': divide el texto en tokens (palabras, signos de puntuación, etc.). \# 2. 'pos': realiza el etiquetado de partes del discurso (Part-of-Speech tagging), es decir, identifica si una palabra es un sustantivo, verbo, adjetivo, etc. nlp = stanza.Pipeline('es', processors='tokenize,pos') \# Procesa el texto 'yo soy una persona muy amable' utilizando el pipeline creado. \# El resultado es un objeto 'doc' que contiene el texto analizado. doc = nlp('yo soy una persona muy amable') \# Itera sobre cada oración (sentence) en el documento analizado ('doc'). for sentence in doc.sentences: \# Itera sobre cada palabra (word) en la oración actual. for word in sentence.words: \# Imprime el texto de la palabra (word.text) y su etiqueta de parte del discurso (word.pos). print(word.text, word.pos) ### Explicación adicional: * `stanza.download('es')`: Descarga los recursos necesarios para el idioma español, como modelos pre entrenados y datos lingüísticos. * `nlp = stanza.Pipeline('es', processors='tokenize,pos')`: Configura un pipeline que primero tokeniza el texto y luego realiza el etiquetado de partes del discurso. * `doc = nlp('yo soy una persona muy amable')`: Aplica el pipeline al texto proporcionado, generando una estructura de datos que contiene las oraciones y palabras con sus respectivas etiquetas. * `for sentence in doc.sentences:`: Recorre cada oración en el documento. * `for word in sentence.words:`: Recorre cada palabra en la oración actual. * `print(word.text, word.pos)`: Muestra el texto de la palabra y su etiqueta de parte del discurso (por ejemplo, "yo" podría ser etiquetado como un pronombre, "PRON"). Este código es útil para analizar la estructura gramatical de un texto en español.
Stanza es una biblioteca de Python desarrollada por la Universidad de Stanford para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Permite realizar tareas como tokenización, lematización, análisis morfológico, etiquetado de partes del habla (POS), y análisis de dependencias sintácticas en múltiples idiomas. El \*\*etiquetado rápido\*\* en Stanza se refiere a la capacidad de la biblioteca para procesar texto de manera eficiente y precisa, asignando etiquetas gramaticales (como sustantivo, verbo, adjetivo, etc.) a cada palabra en un texto. Esto es útil para tareas de análisis lingüístico y comprensión del lenguaje. \### Ejemplo básico de uso: ```python import stanza \# Descargar el modelo para español stanza.download('es') \# Inicializar el pipeline de NLP nlp = stanza.Pipeline('es') \# Procesar un texto doc = nlp("El gato está durmiendo en el sofá.") \# Imprimir las etiquetas POS (Partes del habla) for sentence in doc.sentences: for word in sentence.words: print(f"Palabra: {word.text} \t Etiqueta POS: {word.pos}") ``` \### Salida esperada: ``` Palabra: El Etiqueta POS: DET Palabra: gato Etiqueta POS: NOUN Palabra: está Etiqueta POS: AUX Palabra: durmiendo Etiqueta POS: VERB Palabra: en Etiqueta POS: ADP Palabra: el Etiqueta POS: DET Palabra: sofá Etiqueta POS: NOUN Palabra: . Etiqueta POS: PUNCT ``` Stanza es rápido, preciso y fácil de usar, lo que lo convierte en una excelente opción para tareas de NLP en Python.
Con Spacy: ```python !pip install -U spacy !python -m spacy download es_core_news_sm import spacy texto = "Yo soy una persona muy amable" nlp = spacy.load("es_core_news_sm") doc = nlp(texto) for token in doc: print(token.text, token.pos_, token.lemma_) ```
### Ventajas de Stanza: * **Multilingüe:** Soporta varios idiomas, incluido español e inglés, con modelos preentrenados de alta precisión. * **Fácil de usar:** Su API es sencilla y amigable para desarrolladores. * **Modelos precisos:** Los modelos de etiquetado de Stanza están basados en redes neuronales profundas, lo que les da gran precisión en el etiquetado. ### Aplicaciones: Stanza es ideal para proyectos de análisis de texto que necesiten un etiquetado preciso y rápido, ya sea para tareas como análisis de sentimientos, extracción de entidades, o cualquier otra aplicación que requiera comprender la estructura gramatical de textos en varios idiomas.
**Por aquí os dejo una función mejorada, que con un texto con sus correspondientes targets,** mostrará **cada target y su definición** `nltk.download('tagsets')for target in text_taget: print(target[1], nltk.help.upenn_tagset(target[1]))`

Dios, cuanto valor gracias

Les comparto mi codigo hice dos pruebas una con stanza y otra con spacy stanza , con la primera uso dos ciclos for como en la clase y toma mas de dos segundos, con spacy usando un solo ciclo for toma .22 segundos, esto es muy importante ya que con textos muy grandes es importante optimizar recursos.

<import stanza
import spacy_stanza
import time
#stanza.download('es')

def run():
    inicio_stanza = time.time()
    nlp = stanza.Pipeline('es', processors='tokenize, pos')
    doc = nlp('Yo soy  una persona muy amable')
    for sentence in doc.sentences:
        for word in sentence.words:
            print(word.text, word.pos)
    fin_stanza = time.time()
    print(f'tiempo de stanza: {fin_stanza-inicio_stanza} ')

    print('############')
    inicio_spacy = time.time()
    #prueba utilizando spacy como etiquetador , esta forma es m'as rápida usa un solo for esto es importante
    nlp = spacy_stanza.load_pipeline('es', processors='tokenize, pos')# si no se especifica tokenize, pos, hace todo el proceso
    doc = nlp ('Yo soy una persona muy amable')
    for token in doc:
        print(token.text, token.pos_)
    fin_spacy = time.time()
    print(f'tiempo de spacy: {fin_spacy-inicio_spacy} ')

    #Nota el tiempo de stanza con el doble for es de mas de 2 segundos, no se debe usar asi

    #Spacy con un solo ciclo realiza el proceso en .23 segundos


if __name__ == '__main__':
    run()> 

Estimados, tengo un error

Y estoy trabajando con estas versiones

Súper!!!

Stanza es genial

En verdad es espectacular

Que interesante!

Que interesante, en verdad