Frecuencias: Una Introducción a la Representación Numérica del Texto

¿Por qué importa?

La representación numérica del texto es un pilar fundamental en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Los modelos de NLP tradicionales, como los basados en bolsas de palabras y sus variantes, utilizan la frecuencia de las palabras para capturar información sobre el contenido del texto. La representación a través de frecuencias es especialmente útil porque:

1. Sencillez: Es fácil de implementar e interpretar.
2. Eficacia: Puede capturar patrones importantes en los datos.
3. Versatilidad: Se puede usar en una amplia gama de aplicaciones, desde análisis de sentimiento hasta clasificación temática.

Sin embargo, esta representación también tiene sus limitaciones que debemos entender para poder aplicarla adecuadamente.

Explicación principal

La bolsa de palabras (Bag of Words) es uno de los métodos más simples para convertir texto en datos numéricos. En su versión básica, cada palabra del vocabulario se representa como una dimensión en un espacio vectorial, y la frecuencia con la que aparece esa palabra en el documento se convierte en el valor numérico.

Ejemplo: Representación de Frecuencias

Supongamos que tenemos los siguientes documentos:

documentos = [
    "El gato salta sobre el perro.",
    "El perro corre alrededor del gato.",
    "Los gatos son animales domésticos."
]

Para crear una representación de frecuencias, primero identificamos todo el vocabulario:

vocabulario = set(word.lower() for document in documentos for word in document.split())
print(vocabulario)
# {'gatos', 'alrededor', 'animales', 'son', 'perro', 'el', 'corre', 'domesticos', 'salta', 'sobre', 'animales', 'domésticos'}

Entonces, podemos crear una matriz de frecuencias:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizador = CountVectorizer()
representacion = vectorizador.fit_transform(documentos)
print(vectorizador.get_feature_names_out())
# ['alrededor', 'animales', 'domesticos', 'domésticos', 'el', 'gatos', 'perro', 'corre', 'salta', 'sobre', 'son']

La matriz resultante será:

import pandas as pd

pd.DataFrame(representacion.toarray(), columns=vectorizador.get_feature_names_out())
#          alrededor  animales  domesticos  ...
# documento_0        1         1           0   ...
# documento_1        1         0           1   ...
# documento_2        0         1           1   ...

Bloque de código

A continuación, se muestra cómo implementar esto en Python utilizando CountVectorizer desde Scikit-learn:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# Definición del conjunto de documentos
documentos = [
    "El gato salta sobre el perro.",
    "El perro corre alrededor del gato.",
    "Los gatos son animales domésticos."
]

# Crear un vectorizador
vectorizador = CountVectorizer()

# Transformar los documentos a una matriz de frecuencias
representacion = vectorizador.fit_transform(documentos)

# Mostrar las características y la representación numérica
print("Características:", vectorizador.get_feature_names_out())
print(pd.DataFrame(representacion.toarray(), columns=vectorizador.get_feature_names_out()))

Errores típicos / trampas

1. Ambigüedades terminológicas:

• La misma palabra puede tener diferentes significados en distintos contextos, lo que no se captura en una representación de frecuencia.

1. No se considera el orden:

• La secuencia en la que aparecen las palabras es crucial para entender el texto, pero los modelos basados en bolsas de palabras ignoran esta información.

1. Bolsas vacías:

• Algunos documentos pueden tener poca variabilidad en su vocabulario, lo que puede resultar en una matriz muy dispersa y poco informativa.

Checklist accionable

Para mejorar la representación numérica del texto a través de frecuencias, siga estos pasos:

1. Limpieza del texto: Asegúrese de eliminar el ruido y normalizar el texto.
2. Tokenización efectiva: Utilice técnicas avanzadas para dividir el texto en tokens significativos.
3. Eliminación de stopwords: Quite las palabras vacías que no aportan información relevante.
4. Ajuste del vocabulario: Asegúrese de tener un vocabulario lo suficientemente grande pero no tan grande como para incluir muchas palabras raras o irrelevantes.
5. Transformaciones adicionales: Considere técnicas como stemming y lemmatización para mejorar la representación.

Cierre con "Siguientes pasos"

Ahora que ha comprendido cómo funcionan las frecuencias en NLP, considere los siguientes pasos:

• Práctica: Implemente la representación de frecuencias en diversos conjuntos de datos y observe cómo afecta el rendimiento de sus modelos.
• Comparación: Compare la representación de frecuencias con otras técnicas como TF-IDF para entender las diferencias e investigar cuándo es más adecuada una u otra.
• Avance hacia embeddings: Una vez que esté familiarizado con la representación de frecuencia, explore el uso de embeddings preentrenados o técnicas avanzadas como Word2Vec y BERT.

Siguiendo estos pasos, podrá desarrollar un entendimiento sólido del procesamiento del lenguaje natural y aplicarlo efectivamente en sus proyectos.