Preparación de Datos para Modelo Naive Bayes en Python

¿Cómo preparar los datos para el modelo Naive Bayes en Python?

El modelado de texto requiere una preparación meticulosa de los datos, y hoy nos adentraremos en cómo llevarlo a cabo para implementar un algoritmo Naive Bayes utilizando Python. En esta ocasión, aprovecharemos el ambiente de Google Colab para escribir y ejecutar el código necesario, comenzando con la configuración y extracción de datos desde archivos en formato ZIP. Este proceso es esencial para cualquier usuario que desee construir un modelo de clasificación de correos electrónicos, diferenciando entre spam y no spam (ham). ¡Sumérgete en el fascinante mundo del procesamiento de lenguaje natural!

¿Qué librerías necesitamos para comenzar?

Para el correcto desarrollo de nuestro proyecto, requieres de ciertas librerías que son cruciales para el cálculo de probabilidades y la manipulación de archivos. Aquí te presentamos las principales:

• Mathematics (Math): Útil para realizar cálculos matemáticos como los logaritmos, esenciales en el método de Naive Bayes.
• Operating System (OS): Nos ayuda a manejar el sistema de archivos, listando y leyendo cada correo almacenado en el directorio.

¿Cómo organizamos y leemos los datos?

Para el entrenamiento eficaz de nuestro modelo, es vital manejar los datos correctamente. Usaremos un corpus de correos electrónicos, cada uno almacenado en archivos independientes. La estructura de nuestro manejo de datos puede resumirse en los siguientes pasos:

• Extracción de archivos: De un ZIP a carpetas individuales (“spam” y “ham”), donde cada archivo representa un correo.
• Creación de listas: Para almacenar tanto los datos como las clases (etiquetas) de los correos.

El proceso se detalla en el siguiente código:

import os

# Inicializamos listas para los datos y las clases
data = []
clases = []

# Lectura de los archivos de spam
for file in os.listdir("corpus/spam"):
    with open(f"corpus/spam/{file}", encoding="latin1") as f:
        data.append(f.read())
        clases.append("spam")

# Lectura de los archivos de ham
for file in os.listdir("corpus/ham"):
    with open(f"corpus/ham/{file}", encoding="latin1") as f:
        data.append(f.read())
        clases.append("ham")

Con el código anterior, logramos cargar y etiquetar más de cinco mil correos electrónicos para nuestro corpus.

¿Cómo introducimos la librería spaCy y qué beneficios tiene?

La innovación en procesamiento de lenguaje natural (NLP) es clave y spaCy es una herramienta excepcional para esta tarea. Al integrar esta librería, brindarás robustez y fluidez a tu pipeline de NLP.

Algunos de los beneficios de spaCy incluyen:

• Tokenización avanzada: Permite dividir textos en unidades más pequeñas, mejorando enormemente el análisis.
• Modelo NLP escalable: Facilita la transición de proyectos desde el desarrollo hasta la producción de manera eficiente.

Próximamente, en nuestra siguiente clase, exploraremos más a fondo el tokenizador de spaCy y cómo integrarlo efectivamente en nuestro pipeline de NLP. ¡Continúa descubriendo, no te detengas!