Implementación de Modelos Ocultos de Markov en NLTK y Python

Clase 13 de 26 • Curso de Algoritmos de Clasificación de Texto

Resumen

¿Cómo seleccionar la secuencia más probable de etiquetas usando la matriz de Bitterbi?

La selección de la secuencia más probable de etiquetas es un avance significativo en la comprensión de los modelos hidromarcovianos. Con Python, ya hemos calculado la matriz de Bitterbi, y ahora podemos usar esta matriz para asignar las etiquetas más probables a cada palabra dentro de una cadena de texto dada. Vamos a ver cómo se realiza este proceso:

Renombrar función: Comenzamos renombrando nuestra función bitterbiMatrix a bitterbiTags, ya que ahora entregará la secuencia de etiquetas, no la matriz.
Construir lista de etiquetas: Creamos una lista vacía res e iteramos sobre cada palabra de la secuencia usando enumerate.
Calcular etiquetas: Para cada palabra, revisamos todas las etiquetas posibles, buscando la etiqueta con la máxima probabilidad registrada en bitterviProp.
Retornar resultado: La función retornará la lista res con las parejas de palabra y etiqueta.

def bitterbiTags(text_sequence):
    # Código para calcular bitterviProp
    res = []
    for i, word in enumerate(text_sequence):
        for tag in tag_state_dict:
            if tag == max(bitterviProp[:, i]):
                res.append((word, tag))
    return res

Al ejecutar el código correcto, esta función mostrará una secuencia de palabras junto con sus etiquetas gramaticales.

¿Cómo entrenar un modelo usando NLTK?

NLTK (Natural Language Toolkit) simplifica considerablemente el proceso de entrenamiento de un modelo hidromarcoviano latente. Veamos cómo se hace:

Importar librerías y corpus: Primero, asegurémonos de tener NLTK instalado. Luego descargamos y cargamos un corpus etiquetado, en este caso, usaremos treebank.
```
import nltk
nltk.download('treebank')
from nltk.corpus import treebank
```
Preparar datos de entrenamiento: Seleccionamos las primeras 3900 oraciones etiquetadas del corpus para el entrenamiento.
```
train_data = treebank.tagged_sents()[:3900]
```

Entrenar el modelo: Usamos la clase HiddenMarkovModelTrainer de NLTK para entrenar nuestro modelo de manera supervisada.

from nltk.tag import HiddenMarkovModelTrainer
tagger = HiddenMarkovModelTrainer().train_supervised(train_data)

Evaluar la precisión: Una vez entrenado el modelo, podemos evaluar su efectividad en el conjunto de entrenamiento.
```
accuracy = tagger.evaluate(train_data)
print(f"Precisión: {accuracy * 100}%")
```

Con una precisión que puede alcanzar hasta un 98%, esta metodología destaca su capacidad y eficiencia e ilustra claramente el poder de abstracción que NLTK ofrece, haciendo que tareas aparentemente complejas resulten más accesibles.

¿Qué pasos seguir al utilizar el modelo de NLTK?

El uso de NLTK no solo optimiza el entrenamiento del modelo, sino que también facilita la evaluación y comprensión del funcionamiento interno de los algoritmos. Aquí van algunos pasos clave a seguir:

Etiqueta una oración: Usando el modelo entrenado, etiquetamos una nueva frase.

sentence = "Pierre Binkin will get old".split()
print(tagger.tag(sentence))

Enfrentar el conjunto de prueba: Experimenta con las frases restantes del dataset para evaluar su precisión en diferentes contextos de prueba.
Explorar el código fuente: Profundiza en la clase HiddenMarkovModel de NLTK para entender cómo está estructurado el código que hemos venido usando. Esta exploración te permitirá conectar lo aprendido sobre los modelos hidromarcovianos con su implementación efectiva en software.

Cada uno de estos pasos refuerza tu comprensión de la relación entre los conceptos teóricos y su aplicación práctica. Además, experimentar con ejercicios prácticos y compartir tus resultados siempre será una buena práctica para afianzar lo aprendido.