Tutorial de Cohere: Domina la incrustación de texto con la API de Cohere

Entendiendo la Incrustación de Texto y sus Aplicaciones

La incrustación de texto es una tarea crucial de aprendizaje automático que busca crear una representación vectorial de un fragmento de texto. Esta representación permite que los algoritmos de aprendizaje automático interpreten y analicen el texto de manera eficiente. El objetivo de la incrustación de texto es encapsular el significado del texto de manera adecuada, haciéndolo apto para diversas tareas de aprendizaje automático.

¿Cómo se crean las incrustaciones de texto?

Uno de los métodos más comunes para crear incrustaciones de texto es a través del uso de redes neuronales. Una red neuronal es experta en entender relaciones complejas, lo que la convierte en una opción ideal para esta tarea. El proceso generalmente implica entrenar la red neuronal en un corpus sustancial de texto, permitiéndole aprender de una amplia gama de oraciones.

Los datos de entrenamiento consisten en oraciones, cada una representada como vectores generados al agregar los vectores de palabras individuales contenidos en esas oraciones. Una vez entrenada, la red neuronal puede producir representaciones vectoriales de tamaño fijo para nuevos fragmentos de texto, capturando sus significados de manera efectiva.

Aplicaciones de las Incrustaciones de Texto

Las incrustaciones de texto son increíblemente versátiles y tienen una plétora de aplicaciones en el aprendizaje automático, incluyendo pero no limitándose a:

• Mejorar los algoritmos de clasificación de texto
• Encontrar textos similares mediante medidas de similitud
• Clustering de documentos similares en función de su contenido

Aunque existen varios métodos para crear incrustaciones de texto, las redes neuronales han demostrado ser uno de los enfoques más efectivos.

Explorando Co:here para la Incrustación de Texto

Co:here es una robusta red neuronal diseñada para la generación, incrustación y clasificación de texto. Esta sección tiene como objetivo guiar a los lectores a través del proceso de uso de Co:here para incrustar descripciones de texto. Para comenzar, debes crear una cuenta en Co:here y adquirir tu clave API.

Configurando Co:here y Python

Antes de incrustar texto con Co:here, necesitas instalar la biblioteca de Python de Co:here. Puedes hacerlo fácilmente con pip:

pip install cohere

A continuación, debes implementar el Cliente Co:here, asegurándote de proporcionar tu clave API y establecer la versión a 2021-11-08. Esto formará la columna vertebral de la clase que utilizaremos en los pasos posteriores.

Preparando el Conjunto de Datos

Para la demostración, utilizaremos un conjunto de datos que abarca 1000 descripciones en 10 clases diferentes. Si deseas utilizar el mismo conjunto de datos, puedes descargarlo aquí.

El conjunto de datos está organizado en 10 carpetas, cada una conteniendo 100 archivos de texto etiquetados según su clase, por ejemplo, sport_3.txt. Dado que compararemos Random Forest con el Clasificador de Co:here, necesitamos preparar los datos de manera diferente para ambos métodos.

Creando la Función de Carga

Para agilizar el proceso de carga del conjunto de datos, crearemos una función llamada load_examples. Esta función utiliza tres bibliotecas externas:

• os.path para navegar por la estructura de carpetas
• numpy para generar números aleatorios (instalar con pip install numpy)
• glob para leer archivos y nombres de carpetas (instalar con pip install glob)

Debemos asegurarnos de que el conjunto de datos descargado esté extraído en la carpeta correspondiente, que nos referiremos como data.

Cargando Descripciones

A continuación, construiremos nuestro conjunto de entrenamiento cargando ejemplos utilizando la función load_examples(). Cada descripción se leerá desde su archivo correspondiente, y limitaremos la longitud del texto a 100 caracteres.

Implementando el Clasificador de Co:here

Dentro de la clase CoHere, agregaremos un método para incrustar ejemplos. La función de incrustación de Co:here requerirá algunos parámetros, incluyendo:

• model: determina qué modelo usar
• texts: la lista de textos para incrustar
• truncate: para manejar textos que exceden los límites de tokens

El resultado, X_train_embeded, contendrá representaciones numéricas que el modelo puede utilizar de manera efectiva.

Creando una Aplicación Web con Streamlit

Para visualizar la comparación entre diferentes clasificadores, podemos aprovechar Streamlit para crear una aplicación web fácil de usar. La instalación se puede realizar a través de pip:

pip install streamlit

Streamlit proporciona métodos fáciles de usar para construir nuestra aplicación, tales como:

• st.header() para encabezados
• st.text_input() para capturar la entrada del usuario
• st.button() para acciones
• st.write() para mostrar resultados
• st.progress() para visualización del progreso

Para ejecutar la aplicación de Streamlit, ejecuta el siguiente comando en tu terminal:

streamlit run app.py

Conclusión

La incrustación de texto representa un formidable activo en la mejora del rendimiento del aprendizaje automático. Con el poder de las redes neuronales, podemos generar incrustaciones que ajustan diversas tareas como clasificación y agrupación. En este tutorial, exploramos una comparación entre Random Forest y el Clasificador de Co:here, mostrando la amplitud de las capacidades de Co:here.

¡Mantente atento a futuros tutoriales y siéntete libre de revisar el repositorio de código aquí para obtener más información. ¡Identifica un problema en tu entorno y construye una aplicación Co:here para abordarlo!