¿Cómo funcionan los embeddings?
Cómo Entender y Aplicar Embeddings en IA: De Teoría a Práctica
Introducción a One-Hot Encoding y TF-IDF en IA
Representación Vectorial de Palabras
Evaluación de Similitudes Semánticas: Métodos y Aplicaciones
Quiz: ¿Cómo funcionan los embeddings?
Creación de embeddings
Creación y entrenamiento de modelos Word2Vec con Gensim
Procesamiento y Limpieza de Datos para IA con Word2Vec y Gensim
Entrenamiento de Modelos Word2Vec con GenSim y Análisis de Similitud
Word2Vec: Entrenando IA para Comprender el Lenguaje
Quiz: Creación de embeddings
Usando embeddings preentrenados
Uso práctico de Sentence Transformers en procesamiento de textos
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Manejo de Embeddings con OpenAI: API, Instalación y Datasets
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Gestión de Bases de Datos Vectoriales con ChromaDB: Instalación y Uso
Generación y manejo de embeddings en Chroma con Sentence Transformer
Consultas avanzadas y filtrado en bases de datos con Chroma
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Configuración y Uso de Pinecone: Desde la Instalación hasta la Inserción de Datos
Optimización de Ingesta de Datos en Pinecone: Procesos y Estrategias
Consultas Avanzadas en Pinecone: De Texto a Vector y Filtros
Carga de índices en Pinecone: Gestión eficiente en la nube
Carga de embeddings en Pinecone para búsqueda semántica
Creación de buscador semántico con Gradio y Sentence Transformer
Quiz: Bases de datos vectoriales
Conclusiones
Potenciando los LLMs: Integración de Embeddings y Datos Vectoriales
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Creación y entrenamiento de modelos Word2Vec con Gensim
5/26¿Cómo crear un modelo de embebidos desde cero utilizando Python?
Bienvenido al fascinante mundo del procesamiento de lenguaje natural con Python. En este módulo aprenderemos a crear modelos de embebidos desde cero, utilizando Python y algunas librerías especializadas en procesamiento de lenguaje natural. Veremos cómo transformar un corpus crudo en un modelo de inteligencia artificial capaz de entender y procesar el lenguaje humano, centrándonos en la utilización de la biblioteca Word2Vec para obtener representaciones vectoriales de palabras.
¿Cuáles son las herramientas y bibliotecas clave?
Para llevar a cabo esta tarea, necesitamos integrar varias herramientas y bibliotecas que nos permitirán procesar adecuadamente el lenguaje:
- Datasets: Esta librería nos permitirá descargar y gestionar nuestro corpus. Un corpus es un extenso documento que contiene múltiples instrucciones en lenguaje humano.
- Gensim: Es la biblioteca principal que usaremos para entrenar nuestro modelo mediante Word2Vec, una técnica que convierte palabras en vectores numéricos.
- NLTK: Esta biblioteca nos ayudará a procesar y limpiar el texto, eliminando puntuaciones y palabras irrelevantes (stopwords).
¿Cómo iniciamos el proceso de creación de envains?
Paso 1: Instalación de las bibliotecas necesarias
Comenzamos instalando las bibliotecas indispensables para el proyecto:
pip install datasets gensim nltk
Paso 2: Descarga del corpus
Usamos la librería Datasets para descargar el Lerch Spanish Corpus de Hugging Face. Específicamente, seleccionaremos el corpus llamado 'para-crown'. Este dataset contiene 5.6 GB de datos, así que será necesario esperar a que se descargue completamente.
Paso 3: Selección y preparación del corpus
Una vez descargado, procedemos a realizar un 'train split' para separar los datos de entrenamiento dentro del objeto dataset_corpus:
dataset_corpus = datasets.load_dataset('lerch_spanish_corpus', 'para-crown')
subset = dataset_corpus['train'].select(range(1000000))
Este subset contiene un millón de registros que utilizaremos para entrenar nuestro modelo. Cada registro representa una pequeña descripción o encabezado de noticia.
¿Cómo procesamos y limpiamos el texto?
Uso de NLTK para limpieza
Para asegurar que nuestro corpus esté libre de ruido, empleamos NLTK para eliminar stopwords y tokenizar el texto. Comenzamos descargando los conjuntos de datos necesarios:
import nltk
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')
Ahora estamos preparados para procesar nuestro corpus y asegurarnos de eliminar elementos innecesarios que puedan interferir con el entrenamiento del modelo.
Consideraciones finales
Con estos pasos iniciales, ya hemos preparado nuestro ambiente para comenzar a entrenar un modelo de embebidos. Al integrar librerías poderosas como Gensim y NLTK, podremos transformar nuestro corpus en un instrumento óptimo para el aprendizaje de máquinas. Esto apenas es el comienzo de un emocionante viaje hacia una comprensión más profunda del lenguaje natural y su aplicación en modelos de inteligencia artificial. ¡Continúa explorando y aprendiendo, el fascinante mundo del NLP te espera!
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