Clasificación de texto utilizando Word2Vec y etiquetas Pos. La clasificación de texto es una tarea fundamental en el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), y una forma efectiva de lograrla es mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático como Word2Vec y etiquetas de partes del discurso (Pos). Word2Vec es un modelo de representación de palabras en forma de vectores numéricos, donde las palabras similares se encuentran en un espacio vectorial cercano. Este enfoque permite capturar la semántica de las palabras y determinar relaciones entre ellas. Para la clasificación de texto, se puede utilizar Word2Vec para convertir palabras en vectores y luego utilizarlos como características en los algoritmos de aprendizaje automático. Por otro lado, las etiquetas de partes del discurso son etiquetas gramaticales que indican la función sintáctica de las palabras en una oración. Estas etiquetas incluyen sustantivos, verbos, adjetivos, adverbios, entre otros. Al utilizar las etiquetas Pos en la clasificación de texto, es posible capturar información sobre la estructura gramatical y sintáctica de las oraciones, lo que puede mejorar la precisión del modelo. En resumen, la combinación de Word2Vec y etiquetas Pos permite construir modelos de clasificación de texto más precisos y eficientes. Al utilizar la semántica de las palabras y la información sintáctica, estos modelos pueden identificar patrones y relaciones dentro del texto, lo que es clave en la tarea de clasificación.
Tengo un conjunto de datos médicos como:
Texto: “debilidad, diarrea, dolor de cuello” Objetivo: “X.1, Y.1”, que es un diagnóstico codificado.
También estoy utilizando Word2Vec preentrenado y etiquetado de posición gramatical.
Por ejemplo, la palabra “debilidad” tiene un vector de palabra como:
[0.2 0.04 …….. 0.05] (300 dimensiones)
Y la etiqueta de posición gramatical es “Síntoma, Sustantivo”
Mi pregunta es cómo combinar la etiqueta de posición gramatical y la incrustación de palabras para entrenar con Keras?
davy.ai
Para combinar la etiquetación de partes de la oración (POS) y el uso de incrustaciones de palabras (word embedding) en Keras, se pueden seguir los siguientes pasos:
Agregar las etiquetas POS como una característica adicional de entrada a la secuencia de incrustaciones de palabras. Una forma de hacer esto es convirtiendo las etiquetas POS en incrustaciones también, de manera similar a cómo se generaron las incrustaciones de palabras. Otra forma podría ser agregar las etiquetas POS como una capa de entrada separada.
Definir un modelo secuencial en Keras que acepte las características de entrada combinadas y aplique varias capas de procesamiento, como Redes Neuronales Convolucionales (CNNs), Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) o modelos basados en LSTM.
Entrenar el modelo utilizando métricas de pérdida adecuadas y algoritmos de optimización, como el Error Cuadrático Medio (MSE) o Adam.
Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas estándar como precisión, exactitud y recall.
En general, el desafío clave es combinar eficazmente la información semántica detallada codificada en las incrustaciones de palabras con la información sintáctica codificada en las etiquetas POS, sin sobreajustar ni complicar excesivamente la arquitectura del modelo. Esto requerirá una sintonización cuidadosa de hiperparámetros y experimentación con diferentes estrategias de incrustación y etiquetación POS.