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Un vector por tu palabra

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Mai Giménez - Un vector por tu palabra [EuroPython 2016] [19 July 2016] [Bilbao, Euskadi, Spain] (https://ep2016.europython.eu//conference/talks/un-vector-por-tu-palabra)

El ecosistema científico de python es extraordinario y saca músculo con las últimas aportaciones de la comunidad científica. Revisaremos nuevas aproximaciones a la representación de texto. ¡Tus cadenas de texto merecen algo más que una mísera bolsa de palabras! Veremos cómo se aplica la representación distribuida (word embeddings) en un caso práctico de aprendizaje automático, y daremos consejos para hacer experimentos replicables y obtener datos significativos.


“Dime con quien andas y te diré cómo eres” Este dicho es una de las ideas más revolucionarias en PLN. Podemos saber muchas cosas de una palabra por su contexto. No es lo mismo un adorable gato que un gato mecánico, pero por el contexto diferenciamos esta palabra polisémica. Hasta ahora la mayor parte de los modelos representan una frase como una bolsa de palabras. Por ejemplo, si queremos representar este conjunto de frases: [“I love Python”, “I love NLP”, “Pyladies are cool”] tenemos un vocabulario de siete palabras: [“I”, “love”, “Python”, “NLP”, “Pyladies”, “are”, “cool”] esta representación crea un vector de tamaño del vocabulario para cada frase, y pone a 1 si la palabra aparece y a 0 en el caso contrario : [[1,1,1,0,0,0,0], [1,1,0,1,0,0,],[0,0,0,0,1,1,1]] ¡Pero,se pierde el contexto y los vectores pueden ser gigantes y con muchísimos 0s! Recientemente, hemos encontrado una forma mucho mejor de representar las palabras: La representación distribuida -word2vec, por ejemplo- En esta charla exploramos esta representación y cómo aplicarla en problemas de clasificación utilizando textos de redes sociales. Navegaremos por el rico ecosistema científico en python, veremos cómo crear gráficas significativas y hablaremos de la importancia de escribir experimentos bien diseñados, replicables y con código elegante y por supuesto de la importancia de difundir el conocimiento. Debemos inspirar a la siguiente generación de científicos y científicas ¡Seamos extraordinarios!

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