Análisis de Colocaciones con NLTK y Pandas en Python

¿Cómo identificar colocaciones en un texto?

Trabajar con procesamiento de lenguaje natural (NLP) nos introduce a conceptos ricos y útiles para analizar textos de manera automatizada. Uno de estos conceptos clave son las colocaciones, las cuales son secuencias de palabras que ocurren juntas de manera inusualmente frecuente dentro de un texto. En esta clase, vamos a explorar cómo identificar estas colocaciones utilizando herramientas estadísticas y métricas especiales, concretamente el PMI (Pointwise Mutual Information).

¿Qué son las colocaciones y cómo identificarlas?

Las colocaciones son secuencias de palabras que aparecen juntas con una frecuencia significativamente alta, evidenciando una relación entre ellas más allá de lo aleatorio. Para identificarlas, podemos usar métodos estadísticos como el cálculo de bigramas y filtrar aquellos con frecuencia notable mediante un umbral establecido.

Ejemplo de bigramas y su filtrado

Para definir una lista de bigramas, utilizamos el siguiente código en Python:

import nltk
from nltk import bigrams

# Suponiendo que 'text' es una lista de palabras en nuestro texto
bigram_list = list(bigrams(text))

Una vez definida la lista inicial, se filtran los bigramas usando un umbral basado en la longitud de palabras:

threshold = 2
filtered_bigrams = [bigram for bigram in bigram_list if len(bigram[0]) >= threshold and len(bigram[1]) >= threshold]

Con esto, obtenemos una lista más precisa que podemos analizar más a fondo.

¿Cómo utilizar los data frames en el análisis de bigramas?

En el análisis de NLP, los data frames de la librería Pandas son útiles para estructurar y manipular datos de bigramas de manera eficiente, similar a una hoja de cálculo en Excel.

Creación y manipulación de un Data Frame

Para crear un data frame:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
df['bigrams'] = list(set(filtered_bigrams))  # Creación del data frame sin repeticiones.

Podemos extender esta estructura añadiendo columnas adicionales que separen las palabras de los bigramas:

df['word_0'] = df['bigrams'].apply(lambda x: x[0])
df['word_1'] = df['bigrams'].apply(lambda x: x[1])

Estas columnas nos permiten un mejor análisis y manipulación de cada componente del bigrama.

¿Qué es el PMI y cómo se aplica en la identificación de colocaciones?

El PMI nos ofrece una forma de cuantificar cuán dependientes o asociadas están dos palabras en un bigrama. Su fórmula matemática se basa en las probabilidades de aparición tanto conjunta como individual de las palabras.

Cálculo de probabilidades y PMI

Primero se calculan las frecuencias necesarias:

import nltk

# Distribuciones de frecuencia
bigrams_freq = nltk.FreqDist(filtered_bigrams)
word_0_freq = nltk.FreqDist([word for (word, _) in filtered_bigrams])
word_1_freq = nltk.FreqDist([word for (_, word) in filtered_bigrams])

df['bigram_freq'] = df['bigrams'].apply(lambda x: bigrams_freq[x])
df['word_0_freq'] = df['word_0'].apply(lambda x: word_0_freq[x])
df['word_1_freq'] = df['word_1'].apply(lambda x: word_1_freq[x])

Posteriormente, implementamos el cálculo del PMI:

import numpy as np

df['PMI'] = df.apply(lambda x: np.log2(
    x['bigram_freq'] / (x['word_0_freq'] * x['word_1_freq'])
), axis=1)

Interpretación de resultados de PMI

Un valor alto de PMI sugiere que el bigrama representa una colocación significativa, ya que las palabras aparecen juntas seis veces más de lo esperado si fueran independientes. La clave está en identificar aquellos bigramas con valores de PMI cercanos a cero, indicando mayor correlación positiva.

A través de este análisis, hemos desarrollado una manera sistemática de identificar colocaciones utilizando estadísticas y técnicas de programación. Esto no solo nos enriquece en términos de procesamiento del lenguaje, sino que también nos ayuda a crear aplicaciones más precisas y entendimientos más profundos del texto. Sigue explorando y aplicando estos métodos para mejorar tus habilidades en analítica de texto. ¡El potencial es vasto!