Uso práctico de Sentence Transformers en procesamiento de textos

¿Cómo aprovechar modelos preentrenados para usar embeddings?

En el mundo de la inteligencia artificial, no siempre es necesario empezar desde cero. Existen modelos preentrenados que nos permiten aplicar técnicas de embeddings de manera más sencilla y eficiente. Uno de los modelos más relevantes en este ámbito es Sentence Transformers. Con un enfoque principalmente en el procesamiento del lenguaje natural y accesible públicamente, este modelo se convierte en una herramienta imprescindible para quienes deseen transformar texto en vectores a través de representaciones semánticas.

¿Cómo configurar el entorno para usar Sentence Transformers?

Para iniciar con los embeddings, es esencial preparar el ambiente de trabajo adecuadamente:

1. Entorno de ejecución:

   • Accede a una notebook y cambia el entorno de ejecución a modo GPU. Esto acelerará considerablemente el procesamiento, principalmente cuando se trabaje con grandes volúmenes de texto.

2. Instalación de librerías:

   • Instala la librería Sentence Transformers, que es fundamental para embebar el texto en espacios vectoriales.

3. Importación de librerías necesarias:

   • Asegúrate de tener importadas tanto pandas para la manipulación de datasets, como utils para utilizar métricas de distancia cuando sea necesario.

4. Carga del dataset:

   • Una práctica común es trabajar con un CSV que ya ha sido cargado previamente al entorno. Este dataset puede contener comentarios o transcripciones que se desean analizar. Por ejemplo, un dataset podría incluir los diálogos de una serie animada.

¿Cómo pasar texto a espacios vectoriales?

Una vez configurado el entorno, estamos listos para realizar el paso esencial: transformar texto a través de embeddings.

1. Definición de sentencias de ejemplo:

   • Es útil establecer frases de prueba para entender cómo el modelo transforma estos textos. Por ejemplo: "Este es el primer ejemplo" y "Y este es el segundo ejemplo".

2. Creación del modelo preentrenado:

   • Utiliza Sentence Transformers para crear un modelo. Una opción robusta es All Mini Lm L6, especialmente en su segunda versión, que ofrece capacidades generales para tareas diversas de procesamiento del lenguaje natural.

3. Codificación de sentencias:

   • Con el modelo configurado, procede a codificar las sentencias. Este proceso descarga el modelo y transforma las frases en vectores numéricos, cada uno con una dimensionalidad predefinida, en este caso, de 384 dimensiones.

¿Cuáles son las limitaciones y cómo manejarlas?

Si bien la capacidad de transformar texto completo en embeddings es fascinante, hay ciertas limitaciones que deben tenerse en cuenta:

1. Límites de longitud:

   • La capacidad máxima de entrada para este modelo específico es de 256 caracteres. Al intentar embebar textos más largos, el modelo solo considerará los primeros 256 caracteres, ignorando el resto. Esto requiere un manejo cuidadoso de los datos al embebarlos.

2. Uso eficiente del hardware:

   • Aunque la GPU es ideal para procesar grandes volúmenes de texto rápidamente, hay escenarios en los que solo se dispone de una CPU. Aunque es posible, el proceso es considerablemente más lento. Por lo tanto, si se anticipa trabajo intensivo, es recomendable configurar el entorno para usar siempre GPU.

3. Integración de embeddings en el dataset:

   • Una vez transformado el texto, se puede añadir una nueva columna de embeddings al dataframe original del dataset. Esto facilita futuras búsquedas y comparaciones semánticas usando métricas de distancia.

Con estas herramientas y consideraciones, explorar el vasto campo de los embeddings se convierte en una tarea accesible y poderosa. El uso de modelos preentrenados como Sentence Transformers no solo ahorra tiempo, sino que impulsa la eficiencia y efectividad de los análisis lingüísticos en empresas y proyectos de investigación.