Crear un modelo de NLP para análisis de sentimiento de textos en español con TensorFlow implica varios pasos. A continuación, se presenta una guía básica para abordar este problema utilizando una red neuronal recurrente (RNN).

1. Instalar TensorFlow y otras bibliotecas necesarias:

```bash
pip install tensorflow
pip install tensorflow-datasets
pip install nltk
```

2. Importar bibliotecas:

```python
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from nltk import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
import string
import numpy as np
```

3. Cargar y preprocesar el conjunto de datos:

Asegúrate de tener un conjunto de datos etiquetado en español para análisis de sentimiento. Para este ejemplo, supondremos que tienes un archivo CSV llamado `datos.csv` con dos columnas: `texto` y `etiqueta`. La columna `texto` contiene opiniones en español y la columna `etiqueta` contiene 0 o 1, donde 0 indica sentimiento negativo y 1 indica sentimiento positivo.

```python
import pandas as pd

# Cargar el conjunto de datos
data = pd.read_csv('datos.csv')

# Limpiar y tokenizar el texto
def clean_text(text):
    tokens = word_tokenize(text.lower())
    tokens = [t for t in tokens if t not in string.punctuation]
    tokens = [t for t in tokens if t not in stopwords.words('spanish')]
    return tokens

data['tokens'] = data['texto'].apply(clean_text)

# Dividir el conjunto de datos en entrenamiento y prueba
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)
```

4. Crear el vocabulario y codificar las palabras:

```python
# Crear el vocabulario
tokenizer = tfds.deprecated.text.SubwordTextEncoder.build_from_corpus(
    (row for _, row in train_data['tokens'].iteritems()), target_vocab_size=2**13)

# Codificar las palabras en números
def encode_tokens(tokens):
    return [tokenizer.encode(t) for t in tokens]

train_data['encoded_tokens'] = train_data['tokens'].apply(encode_tokens)
test_data['encoded_tokens'] = test_data['tokens'].apply(encode_tokens)
```

5. Crear el modelo:

```python
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(tokenizer.vocab_size, 64),
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4),
              metrics=['accuracy'])
```

6. Preparar los datos para el entrenamiento:

```python
def pad_sequences(encoded_tokens, maxlen):
    return tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(encoded_tokens, padding='post', maxlen=maxlen)

maxlen = 100

X_train = pad_sequences(train_data['encoded_tokens'], maxlen)
y_train = np.array(train_data['etiqueta'])

X_test = pad_sequences(test_data['encoded_tokens'], maxlen)
y_test = np.array(test_data['etiqueta'])
```

7. Entrenar el modelo:

```python
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2)
```

8. Evaluar el modelo y hacer predicciones:

```python
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}")

# Realizar predicciones
def predict_sentiment(text):
    tokens = clean_text(text)
    encoded_tokens = encode_tokens(tokens)
    input_data = pad_sequences([encoded_tokens], maxlen)
    prediction = model.predict(input_data)
    return "Positivo" if prediction[0][0] > 0.5 else "Negativo"

texto = "Me encanta este producto!"
print(f"Texto: {texto}")
print(f"Sentimiento: {predict_sentiment(texto)}")
```

Esta guía proporciona una base para crear un modelo de análisis de sentimiento en español. Puedes mejorar el rendimiento del modelo ajustando la arquitectura, utilizando embeddings preentrenados como Word2Vec o FastText, o empleando técnicas más avanzadas como BERT en español.
การสร้างแบบจำลอง NLP สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความภาษาสเปนด้วย TensorFlow เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน ด้านล่างนี้เป็นคำแนะนำพื้นฐานในการแก้ไขปัญหานี้โดยใช้เครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN) 1. ติดตั้ง TensorFlow และไลบรารีที่จำเป็นอื่น ๆ: ``` bash pip ติดตั้ง tensorflow pip ติดตั้ง tensorflow-ชุดข้อมูล pip ติดตั้ง nltk ``` 2. นำเข้าไลบรารี: ``` python นำเข้า tensorflow as tf นำเข้า tensorflow_datasets เป็น tfds จาก nltk นำเข้า word_tokenize จาก nltk .corpus import stopwords นำเข้าสตริง นำเข้าตัวเลขเป็น np ``` 3. โหลดและประมวลผลชุดข้อมูลล่วงหน้า: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเป็นภาษาสเปนสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก สำหรับตัวอย่างนี้ เราจะถือว่าคุณมีไฟล์ CSV ชื่อ `data.csv` ซึ่งมี 2 คอลัมน์: `text` และ `label` คอลัมน์ "ข้อความ" มีความคิดเห็นเป็นภาษาสเปน และคอลัมน์ "ป้ายกำกับ" มี 0 หรือ 1 โดยที่ 0 หมายถึงมีความรู้สึกเชิงลบ และ 1 หมายถึงมีความรู้สึกเชิงบวก ```python นำเข้าแพนด้าเป็น pd # โหลดข้อมูลชุดข้อมูล = pd.read_csv('data.csv') # ทำความสะอาดและโทเค็นข้อความ def clean_text(text): tokens = word_tokenize(text.lower()) tokens = [ t สำหรับ t ในโทเค็นหาก t ไม่ได้อยู่ใน string.punctuation] tokens = [t สำหรับ t ในโทเค็นหากไม่ได้อยู่ใน stopwords.words('spanish')] return tokens data['tokens'] = data['text'] Apply(clean_text) # แยกชุดข้อมูลออกเป็นการฝึกอบรมและทดสอบ train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2) ``` 4. สร้างคำศัพท์และเข้ารหัสคำ: ```python # สร้างคำศัพท์ tokenizer = tfds deprecated.text.SubwordTextEncoder.build_from_corpus( (แถวสำหรับ _, แถวใน train_data['tokens'].iteritems()), target_vocab_size=2**13) # เข้ารหัสคำเป็นตัวเลข def encode_tokens(tokens): return [ tokenizer. encode(t) สำหรับ t ในโทเค็น] train_data['encoded_tokens'] = train_data['tokens'].apply(encode_tokens) test_data['encoded_tokens'] = test_data['tokens'].apply(encode_tokens) ``` 5. สร้างโมเดล: ```python model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(tokenizer.vocab_size, 64), tf.keras.layers.BiDirectional(tf.keras.layers.LSTM( 64) ), tf.keras.layers.Dense (64, การเปิดใช้งาน = 'relu'), tf.keras.layers.Dense (1, การเปิดใช้งาน = 'sigmoid') ]) model.compile (การสูญเสีย = 'binary_crossentropy', เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ = tf .keras.optimizers.Adam(1e-4), metrics=['accuracy']) ``` 6. เตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม: ```python def pad_sequences(encoded_tokens, maxlen): return tf.keras .preprocessing sequence.pad_sequences(encoded_tokens, padding='post', maxlen=maxlen) maxlen = 100 pad_sequences(test_data['encoded_tokens'], maxlen) y_test = np.array(test_data['tag']) ``` 7. ฝึก model: ```python history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10 , validation_data=(X_test, y_test), verbose=2) ``` 8. ประเมินโมเดลและคาดการณ์: ``` python loss, ความแม่นยำ = model.evaluate (X_test, y_test) พิมพ์ (f "ความแม่นยำ: {ความแม่นยำ: .4f}") # ทำการคาดการณ์ def Predict_sentiment (ข้อความ): โทเค็น = clean_text (ข้อความ) encoded_tokens = encode_tokens (โทเค็น) input_data = pad_sequences ([ encoded_tokens], maxlen) การทำนาย = model.predict (input_data) ส่งคืน "บวก" หากการทำนาย [0] [0] > 0.5 อย่างอื่น ข้อความ "เชิงลบ" = "ฉันชอบผลิตภัณฑ์นี้!" print(f"Text: {texto}") print(f"Sentiment: {predict_sentiment(texto)}") ``` คู่มือนี้เป็นพื้นฐานสำหรับการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึกในภาษาสเปน คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้โดยการปรับสถาปัตยกรรม โดยใช้การฝังที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า เช่น Word2Vec หรือ FastText หรือใช้เทคนิคขั้นสูงเพิ่มเติม เช่น BERT ในภาษาสเปน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence