Creación de un Motor de Búsqueda Semántico con Python

¿Qué es un motor de búsqueda semántica?

La búsqueda semántica es un enfoque que utiliza espacios vectoriales para comprender y buscar información en función de su significado, en lugar de simplemente buscar coincidencias exactas de palabras clave. Esto proporciona resultados más precisos y relevantes, especialmente al buscar información específica pero no saber el nombre exacto del contenido buscado, como una película. Utilizar esta técnica nos permite crear, por ejemplo, un motor de búsqueda de películas, capaz de encontrar resultados basados en descripciones semánticas.

¿Cómo se construye un motor de búsqueda de películas?

Para construir un motor de búsqueda de películas basado en embeddings, seguimos un proceso estructurado que incluye la preparación de datos, el preprocesamiento necesario y la implementación de un modelo de aprendizaje profundo. Aquí te explicamos los pasos básicos:

1. Dataset: Comenzamos utilizando un conjunto de datos de 25,000 películas mejor clasificadas en IMDB, ya cargado en un formato CSV.
2. Carga y Exploración de Datos: Usamos pandas para cargar este dataset en un DataFrame y exploramos campos como títulos, descripciones, géneros, calificaciones, palabras clave, actores, escritores y años de publicación.
3. Instalación de Dependencias: Utilizamos Sentence Transformers para convertir texto en embeddings, PyCon Client para gestionar la base de datos vectorial y Gradle para crear una interfaz gráfica de usuario.
4. Transformación de Datos: Convertimos cadenas en listas y corregimos tipos de datos como el año y las calificaciones, preparándolos para el procesamiento vectorial.
5. Preprocesamiento: Creamos funciones como concatenarLista para unir palabras clave y actores en listas y stringToList para transformar estos en listas cuando sea necesario.

Ejemplo de Preprocesamiento con Código

# Eliminando valores nulos y reemplazándolos con espacios
df.fillna("")

# Funciones para transformar texto
def concatenarLista(lista):
    return " ".join(literal_eval(lista))

def stringToList(cadena):
    return literal_eval(cadena)

# Aplicación de funciones de preprocesamiento
df['Keywords'] = df['PlotKeywords'].apply(concatenarLista)
df['Stars'] = df['Top5Cast'].apply(concatenarLista)
df['Géneros'] = df['Genres'].apply(stringToList)

# Conversión de columnas numéricas
df['Rating'] = pd.to_numeric(df['Rating'], errors='coerce').fillna(0).astype(float)

¿Qué se hace después del preprocesamiento?

Una vez preprocesados los datos, el siguiente paso es eliminar las columnas redundantes y crear una columna de texto combinada que incluya descripciones, palabras clave y actores principales. Esta columna será utilizada para generar embeddings, cruciales para el espacio vectorial que facilita la búsqueda semántica. Además, utilizamos un modelo preentrenado para convertir estos textos en un formato que el sistema pueda interpretar y comparar semánticamente.

Ejemplo de Creación de la Columna de Texto

# Crear una columna unificada de texto
df['text'] = df.apply(lambda x: f"{x['Overview']} {x['Keywords']} {x['Stars']}", axis=1)

¿Cómo contribuyen los embeddings al motor de búsqueda?

Los embeddings transforman el texto descriptivo de las películas en representaciones numéricas que capturan el significado semántico, permitiendo al sistema entender y comparar las películas de una manera que simula la comprensión humana. Estos son esenciales para la búsqueda semántica, ayudando a encontrar resultados que no solo coincidan superficialmente, sino que realmente reflejen el contenido deseado.

Refuerzo Positivo para el Aprendizaje

Es fantástico ver cómo podemos usar la tecnología para mejorar la manera en que encontramos información. Continuar aprendiendo y perfeccionando estas técnicas te permitirá crear soluciones innovadoras en cualquier proyecto al que te enfrentes. ¡Sigue explorando!