Genial! Muy bueno ese Corpus para entrenar un buen modelo 😃
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Modelos Markovianos latentes (HMM)
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Modelos Markovianos de máxima entropia (MEMM)
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En el mundo del procesamiento del lenguaje natural, los modelos de Markov latentes son herramientas poderosas para capturar la estructura secuencial de los datos textuales. En esta guía, te llevaremos paso a paso por el proceso de implementación de un modelo marcoviano latente en Python utilizando Google Colab, desde la importación de datos hasta el cálculo de probabilidades y la optimización de parámetros. ¡Empecemos a desentrañar este fascinante campo!
Antes de comenzar a programar, asegúrate de tener acceso a Google Colab y sigue estos pasos iniciales:
pip install conllu
para procesar archivos en el formato requerido para el corpus.Preparar tus datos es un paso crucial antes de utilizarlos en un modelo. Aquí te mostramos cómo hacerlo:
!pip install conllu
!git clone <url-del-repositorio-ancora>
Primero, crea una lista vacía WordList
. Abre el archivo deseado del corpus en Spanish Ancora
, asegurándote de dar permisos de lectura y utilizando encoding UTF-8.
from conllu import parse_incr
WordList = []
with open("Spanish_Ancora/es_ancora-ud-dev.conllu", "r", encoding="utf-8") as data_file:
for token_list in parse_incr(data_file):
print(token_list.serialize())
Esto permite imprimir listas de tokens que contienen cada palabra del corpus junto a su categoría gramatical y otros metadatos útiles.
Para analizar individualmente cada token de la lista, puedes acceder a ellos mediante su index. Esto te da un panorama de la estructura y clasificación de cada elemento.
# Ver la estructura de un solo token
token = token_list[1]
print(f"{token['form']} | {token['upostag']}")
Esto mostrará un formato legible que junta el texto de la palabra con su categoría gramatical. En este caso, se utiliza la convención Universal POS tags para asignar categorías gramaticales.
Con la estructura de los datos clara, estás listo para pasar a la fase de conteo de palabras y situaciones condicionales. Este es un paso vital para entrenar tu modelo a fin de que aprenda las probabilidades de transición y de emisión. En próximas sesiones, profundizaremos en estos conceptos y te guiaremos a través del código específico que necesitas para entrenar adecuadamente a tu modelo.
Al comprender estas etapas podrás manipular el flujo de trabajo de procesamiento del lenguaje natural y crear aplicaciones útiles e innovadoras. ¡Sigue practicando y no dudes en experimentar con los datos que tienes delante! El aprendizaje siempre es el camino a seguir.
Aportes 7
Preguntas 2
Genial! Muy bueno ese Corpus para entrenar un buen modelo 😃
Excelente, que buena clase
Que buena clase, excelente!!!
Muy buena clase!
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