Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. En este post vamos a ver la librería PyTorch-NLP, una librería abierta para procesamiento de lenguaje natural basada en PyTorch y que viene con módulos interesantes de datasets, embeddings preentrenados, codificadores de texto, redes neuronales, etc. El paquete torchnlp.datasets tiene módulos para descargar, almacenar... Seguir leyendo →
Interpretabilidad en machine learning y los mecanismos de atención
Como comentamos en un post pasado, la interpretabilidad y explicabilidad son dos de las limitaciones más mencionadas del machine learning. La interpretabilidad trata de explicar la relación causa-efecto del algoritmo y saber cómo variará la salida ante cambios en la entrada o en los parámetros. La explicabilidad proporciona un conocimiento del funcionamiento interno del algoritmo... Seguir leyendo →
Word embeddings y skip-gram
En posts anteriores vimos que las representaciones distribuidas de las palabras permiten extraer mucha información y han mejorado el rendimiento de las aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Los Word embeddings son un claro ejemplo de la importancia y el potencial del aprendizaje no supervisado de representaciones. A partir de un cuerpo de texto de... Seguir leyendo →
Word2vec, representaciones distribuidas en procesamiento de lenguaje
En un post anterior vimos como el uso de representaciones distribuidas en procesamiento de lenguaje natural permite extraer mucha más información y realizar un procesado más eficiente que las representaciones locales. El objetivo de las representaciones distribuidas del lenguaje es encontrar una función f que sea capaz de convertir cada palabra en un vector de... Seguir leyendo →
