Uso práctico de Sentence Transformers en procesamiento de textos

Notas

• sentes-transformers es una biblioteca y framework de embeddings de oraciones o textos completos.
  • Características:
    • Utiliza modelos pre-entrenados (como BERT, RoBERTa, DistilBERT entre otros) y técnicas de aprendizaje por transferencia para generar representaciones de texto de alta calidad.
    • A diferencia de Bag of Words o TF-IDF, considera el contexto y la semántica de las oraciones. Lo que permite representaciones más ricas y significativa
  • Ventajas:
    • Mejora de la semántica: captura significados semánticos y relaciones entre palabras en las oraciones
    • Facilidad de uso: proporciona una API sencilla para calcular representaciones de oraciones y textos
    • Interoperabilidad: Puede trabajar con una variedad de modelos pre-entrenados y permite la comparación de oraciones entre diferentes idiomas
      • Admite modelos pre-entrenados de varios idiomas, lo significa que puede utilizar modelos diseñados específicamente para un idioma en particular. Algunos modelos pre-entrenados son multilingües lo que permite procesar y comparar oraciones en múltiples idiomas
      • Es compatible con varias arquitecturas de modelos pre-entrenados. Esta flexibilidad permite elegir la arquitectura que mejor se adapte a las necesidades y datos específicos
      • Se pude hacer transformaciones de texto y obtener representaciones vectoriales de oraciones y textos en diferentes idiomas.
      • Facilita la comparación de oraciones y textos utilizando diferentes modelos pre-entrenados, lo que permite evaluar la representación de los datos cuando se procesan con diferentes modelos, ayudando a seleccionar el modelo que mejor se adapte a la tarea
      • Se puede transferir e conocimiento aprendido en un idioma a tareas en otro idioma. Útil en aplicaciones de traducción automática, análisis de sentimientos y procesamiento de texto en general
      • Flexibilidad den la elección de modelos según necesidad y recursos computacionales disponibles. Podemos seleccionar modelos más grandes y precisos para tareas críticas o modelos más ligeros para aplicaciones con restricciones o recursos.
    • Alto rendimiento: Ofrece una representación eficiente de textos y es útil en una amplia gama de aplicaciones NLP

Corrección menor de la clase: el limite de 256, no es de caracteres sino de tokens (palabras en la mayoría de casos)

Recomendado el curso de Pandas, ahora tiene más sentido jaja.

### Uso Práctico de Sentence Transformers en Procesamiento de Textos #### ¿Qué son Sentence Transformers? **Sentence Transformers** son modelos que generan representaciones vectoriales densas para frases, párrafos e incluso imágenes. Estos modelos están basados en arquitecturas de transformadores, como BERT, RoBERTa y XLM-RoBERTa, y están diseñados para capturar el significado semántico del texto. Esto permite que frases similares estén más cercanas en el espacio vectorial, lo que facilita tareas como la búsqueda semántica y la comparación de documentos. #### Cómo Funcionan Sentence Transformers 1. **Generación de Embeddings**: * Sentence Transformers convierten frases en vectores densos que capturan su significado semántico. Esto se logra mediante una arquitectura de transformadores que procesa el texto en contexto. 2. **Entrenamiento**: * Los modelos son entrenados para que frases semánticamente similares tengan vectores cercanos, mientras que frases disimilares tengan vectores alejados. Esto se logra mediante estructuras de red siamesa y triplet. 3. **Uso en Aplicaciones**: * Los embeddings generados se pueden utilizar para tareas como búsqueda semántica, clustering y clasificación de textos. #### Aplicaciones Prácticas **Búsqueda Semántica**: Sentence Transformers permiten realizar búsquedas basadas en el significado de las frases, no solo en coincidencias de palabras clave. Esto es especialmente útil en sistemas de búsqueda donde los usuarios pueden usar sinónimos o paráfrasis. ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') query = "What are the advancements in NLP?" documents = [ "Machine learning enables advancements in NLP.", "Climate change is a pressing issue globally.", "Natural language processing allows machines to understand text." ] query_embedding = model.encode(query) doc_embeddings = model.encode(documents) results = util.semantic_search(query_embedding, doc_embeddings, top_k=1) most_similar_doc = documents[results[0][0]['corpus_id']] print(f"Most similar document to the query: \"{most_similar_doc}\"") ```**Resultado**:> Most similar document to the query: "Machine learning enables advancements in NLP." Sentence Transformers permiten realizar búsquedas basadas en el significado de las frases, no solo en coincidencias de palabras clave. Esto es especialmente útil en sistemas de búsqueda donde los usuarios pueden usar sinónimos o paráfrasis. **Recomendaciones Contextuales**: En comercio electrónico, Sentence Transformers pueden analizar consultas de usuarios y emparejarlas con descripciones de productos para proporcionar recomendaciones personalizadas. **Selección de Respuestas en Chatbots**: Los chatbots pueden utilizar Sentence Transformers para seleccionar las respuestas más relevantes de una lista predefinida, mejorando la satisfacción del usuario. **Extracción de Información**: Sentence Transformers pueden identificar y extraer datos estructurados de texto no estructurado, lo que es crucial para construir grafos de conocimiento. **Recuperación Multimodal**: Los avances en Sentence Transformers permiten la recuperación de información en diferentes formatos, como texto, imágenes y audio, basándose en la intención semántica de la consulta. #### Ventajas sobre Métodos Tradicionales * **Captura de Significado Semántico**: A diferencia de los métodos basados en bolsa de palabras, Sentence Transformers capturan el contexto y el orden de las palabras, lo que permite una comprensión más profunda del texto. * **Eficiencia**: Son altamente eficientes para tareas de gran escala, como la búsqueda semántica en grandes corpus de texto. #### Desafíos y Limitaciones * **Requisitos de Cómputo**: Requieren recursos computacionales significativos para el entrenamiento y pueden ser propensos a sesgos presentes en los datos de entrenamiento. * **Desempeño en Idiomas con Pocos Recursos**: El rendimiento puede ser limitado en idiomas con menos datos de entrenamiento disponibles. ### Conclusión Sentence Transformers son una herramienta poderosa en el procesamiento del lenguaje natural que permite capturar el significado semántico de frases y párrafos. Su capacidad para generar embeddings densos y contextuales los hace ideales para una amplia gama de aplicaciones, desde búsqueda semántica hasta recomendaciones personalizadas y chatbots. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, su impacto en el procesamiento de texto será aún mayor.

sentence\_transformers es muy util! así utilizas grandes modelos de lenguaje sin bajarlos a tu computadora o a colab.