Bag of Words

Introducción

La clasificación de texto es una tarea crucial en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), donde nuestro objetivo es categorizar texto en diferentes clases. El "Bag of Words" (BoW) es uno de los enfoques más clásicos y fundamentales para representar texto, proporcionando un punto de partida sólido para entender cómo transformar texto en características numéricas que pueden ser utilizadas por modelos predictivos.

Explicación principal

El Bag of Words funciona creando una lista única de palabras presentes en todo el corpus (conjunto de documentos) y luego contabilizando cuántas veces cada palabra aparece en cada documento. Este proceso convierte un texto en una representación vectorial, donde cada dimension del vector corresponde a una palabra única y los valores son las frecuencias de aparición.

La representación es así:

# Ejemplo de Bag of Words

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# Lista de documentos (necesariamente en minúsculas para evitar duplicados)
documents = [
    "Me encanta el café",
    "El café es un buen estimulante",
    "Cené con mi familia"
]

# Crear el vectorizador
vectorizer = CountVectorizer()

# Ajustar y transformar los documentos
X = vectorizer.fit_transform(documents)

print(X.toarray())

La salida sería algo como:

[[1 0 1 1 ... 0 0 0]
 [0 1 0 1 ... 0 0 0]
 [0 0 0 1 ... 0 0 0]]

Errores típicos / trampas

1. Omitir el preprocessado: Ignorar el proceso de limpieza y tokenización puede resultar en la presencia de palabras irrelevantes o mal interpretadas, lo que afectará negativamente a la representación del texto.

1. No considerar la posición de las palabras: Las relaciones entre palabras pueden ser esenciales para entender el significado, pero BoW solo cuenta con frecuencia, sin importar la posición.

1. Ignorar las stopwords: No filtrar las stopwords puede hacer que se incluyan términos irrelevantes en la representación del texto, lo que puede afectar a la precisión del modelo.

Checklist accionable

1. Limpieza y tokenización: Asegúrate de convertir el texto a minúsculas y eliminar caracteres no deseados.
2. Filtrado de stopwords: Utiliza un conjunto predefinido de palabras que generalmente no aportan significado al texto, como "el", "un", etc.
3. Normalización del texto: Elimina mayúsculas, números y símbolos para mantener la consistencia en la representación.
4. Limitar la longitud de las palabras: Podrías decidir no incluir palabras con menos de 2 o 3 letras para evitar ruido.
5. Usar un vocabulario adecuado: Determina cuántas palabras únicas incluir en el modelo, considerando que más palabras pueden aumentar la dimensionalidad del problema.
6. Verificar el rendimiento: Evalúa cómo se comportan los modelos con diferentes configuraciones de BoW y ajusta según sea necesario.

Cierre: Siguientes pasos

1. Explicación de TF-IDF: Aprende sobre la Transformada Frecuencia-Término Inverso-Frecuencia (TF-IDF), que pondera las frecuencias de palabras según su importancia en el documento y en todo el corpus.
2. Explorar embeddings word2vec o GloVe: Estos métodos aprenden representaciones densas de palabras basándose en el contexto en el que se utilizan, lo cual puede capturar relaciones semánticas.
3. Experimentación con diferentes modelos: Prueba con otros modelos como Naive Bayes, Regresión Logística y SVM para entender cómo afecta la elección del modelo a las representaciones de texto.

El Bag of Words es un punto de partida valioso en el procesamiento del lenguaje natural y representa una base sólida para comprender cómo transformar texto en características numéricas. Sin embargo, debes estar consciente de sus limitaciones y considerar técnicas más avanzadas según sea necesario para mejorar la precisión y el rendimiento de los modelos.