Proyecto 4: Pipeline de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) con Ajuste Fino Personalizado

Utilice la biblioteca datasets de Hugging Face para cargar y preprocesar un conjunto de datos NER. Esta biblioteca proporciona herramientas convenientes para trabajar con conjuntos de datos de aprendizaje automático e incluye soporte integrado para conjuntos de datos NER populares como CoNLL-2003. La biblioteca maneja la carga de datos, el almacenamiento en caché y el preprocesamiento de forma automática, facilitando la concentración en el desarrollo del modelo. También proporciona métodos para la validación, filtrado y transformación de datos que son esenciales para preparar los datos de entrenamiento NER. Los pasos de preprocesamiento típicamente incluyen la tokenización, alineación de etiquetas y la conversión de los datos al formato requerido para el entrenamiento del modelo.

Analicemos este código:

1. Primero, importamos la función load_dataset de la biblioteca datasets de Hugging Face:

1. Luego cargamos el conjunto de datos CoNLL-2003, que es un conjunto de datos estándar para tareas NER. Este conjunto de datos contiene texto anotado con cuatro tipos de entidades:

• Personas (PER)
• Ubicaciones (LOC)
• Organizaciones (ORG)
• Entidades misceláneas (MISC)

1. El código imprime un ejemplo del conjunto de entrenamiento, que muestra el formato de los datos:

• "tokens": Contiene las palabras individuales en el texto
• "ner_tags": Contiene etiquetas numéricas correspondientes que identifican el tipo de entidad para cada token

Ejemplo de Salida:

Utilice la biblioteca datasets de Hugging Face para cargar y preprocesar un conjunto de datos NER. Esta biblioteca proporciona herramientas convenientes para trabajar con conjuntos de datos de aprendizaje automático e incluye soporte integrado para conjuntos de datos NER populares como CoNLL-2003. La biblioteca maneja la carga de datos, el almacenamiento en caché y el preprocesamiento de forma automática, facilitando la concentración en el desarrollo del modelo. También proporciona métodos para la validación, filtrado y transformación de datos que son esenciales para preparar los datos de entrenamiento NER. Los pasos de preprocesamiento típicamente incluyen la tokenización, alineación de etiquetas y la conversión de los datos al formato requerido para el entrenamiento del modelo.

Analicemos este código:

1. Primero, importamos la función load_dataset de la biblioteca datasets de Hugging Face:

1. Luego cargamos el conjunto de datos CoNLL-2003, que es un conjunto de datos estándar para tareas NER. Este conjunto de datos contiene texto anotado con cuatro tipos de entidades:

• Personas (PER)
• Ubicaciones (LOC)
• Organizaciones (ORG)
• Entidades misceláneas (MISC)

1. El código imprime un ejemplo del conjunto de entrenamiento, que muestra el formato de los datos:

• "tokens": Contiene las palabras individuales en el texto
• "ner_tags": Contiene etiquetas numéricas correspondientes que identifican el tipo de entidad para cada token

Ejemplo de Salida:

Utilice la biblioteca datasets de Hugging Face para cargar y preprocesar un conjunto de datos NER. Esta biblioteca proporciona herramientas convenientes para trabajar con conjuntos de datos de aprendizaje automático e incluye soporte integrado para conjuntos de datos NER populares como CoNLL-2003. La biblioteca maneja la carga de datos, el almacenamiento en caché y el preprocesamiento de forma automática, facilitando la concentración en el desarrollo del modelo. También proporciona métodos para la validación, filtrado y transformación de datos que son esenciales para preparar los datos de entrenamiento NER. Los pasos de preprocesamiento típicamente incluyen la tokenización, alineación de etiquetas y la conversión de los datos al formato requerido para el entrenamiento del modelo.

Analicemos este código:

1. Primero, importamos la función load_dataset de la biblioteca datasets de Hugging Face:

1. Luego cargamos el conjunto de datos CoNLL-2003, que es un conjunto de datos estándar para tareas NER. Este conjunto de datos contiene texto anotado con cuatro tipos de entidades:

• Personas (PER)
• Ubicaciones (LOC)
• Organizaciones (ORG)
• Entidades misceláneas (MISC)

1. El código imprime un ejemplo del conjunto de entrenamiento, que muestra el formato de los datos:

• "tokens": Contiene las palabras individuales en el texto
• "ner_tags": Contiene etiquetas numéricas correspondientes que identifican el tipo de entidad para cada token

Ejemplo de Salida:

Utilice la biblioteca datasets de Hugging Face para cargar y preprocesar un conjunto de datos NER. Esta biblioteca proporciona herramientas convenientes para trabajar con conjuntos de datos de aprendizaje automático e incluye soporte integrado para conjuntos de datos NER populares como CoNLL-2003. La biblioteca maneja la carga de datos, el almacenamiento en caché y el preprocesamiento de forma automática, facilitando la concentración en el desarrollo del modelo. También proporciona métodos para la validación, filtrado y transformación de datos que son esenciales para preparar los datos de entrenamiento NER. Los pasos de preprocesamiento típicamente incluyen la tokenización, alineación de etiquetas y la conversión de los datos al formato requerido para el entrenamiento del modelo.

Analicemos este código:

1. Primero, importamos la función load_dataset de la biblioteca datasets de Hugging Face:

1. Luego cargamos el conjunto de datos CoNLL-2003, que es un conjunto de datos estándar para tareas NER. Este conjunto de datos contiene texto anotado con cuatro tipos de entidades:

• Personas (PER)
• Ubicaciones (LOC)
• Organizaciones (ORG)
• Entidades misceláneas (MISC)

1. El código imprime un ejemplo del conjunto de entrenamiento, que muestra el formato de los datos:

• "tokens": Contiene las palabras individuales en el texto
• "ner_tags": Contiene etiquetas numéricas correspondientes que identifican el tipo de entidad para cada token

Ejemplo de Salida: