Aprende a usar modelos extensos de lenguaje (LLM) para clasificar datos con un caso de uso real, donde se necesita asumir el género de las personas a partir de sus nombres para poder realizar análisis con perspectiva de género. Aplicar inteligencia artificial en R para este tipo de tareas es puede ahorrarte muchísimo tiempo, y dependiendo de como ajustes los datos y el prompt puede entregar buenos resultados.
Los modelos de lenguaje (LLM) son herramientas muy útiles para analizar texto, y usarlos en tus análisis de datos con R es sencillo. En este tutorial, te enseño a utilizar modelos de lenguaje locales, instalados en tu propio computador, para obtener resúmenes de textos.
Nuevo gráfico de análisis de sentimiento: elige un tema y revisa si las noticias recientes fueron mayormente positivas o negativas. Compara cómo distintos medios abordan las temáticas. Para agregar esta funcionalidad a la app tuve que desarrollar un proceso automatizado de análisis de datos usando modelos extensos de lenguaje (LLM). Luego de que se obtienen las noticias por web scraping, se deja ejecutando el modelo de lenguaje sobre las noticias recientes para analizar el sentimiento del texto, clasificar la noticia en temáticas, y producir un resumen de su contenido.
El análisis de sentimientos es una técnica de análisis de texto donde se aplican distintos algoritmos para poder clasificar textos de distinta longitud y complejidad en un conjunto preestablecido de categorías relacionadas al sentimiento de dichos textos. Con el sentimiento de los textos nos referimos a la información subjetiva que entregan estos textos, así como los afectos que producen. Por ejemplo, “odio a mi gato” versus “mi gatita es tan tierna” son dos textos que expresan distintos niveles de negatividad/positividad, agresividad, ternura, etcétera. Las categorías del análisis del sentimiento suelen ser positivo, neutro y negativo, u otras más complejas, como agrado (agradable/desagradable), activación (activo/pasivo), entre otros.
Anoche dejé el computador procesando 5000 noticias por 8 horas usando un modelo de lenguaje (LLM) local en R para obtener clasificación, resumen y sentimiento de cada texto.
Esto porque tengo una base de datos de más de 600 mil noticias chilenas, con su texto completo, y quiero empezar a sacarle más provecho. Por ejemplo, saber si noticias que hablan de ciertos temas son positivas o negativas (sentimiento), o simplemente clasificar de manera automatizada las noticias para separar las de política y economía de las de deportes y farándula.
El paquete {pal} te permite crear asistentes para programar en R, potenciados por modelos de lenguaje (LLM). La utilidad de estos asistentes es que pueden ayudarte a realizar tareas rápidamente a partir de tu código de R, o incluso a partir de un texto que describa lo que quieres hacer. En este post te enseño a crear dos asistentes para tareas que realizo frecuentemente: describir lo que hace un código de R, y traducir una instrucción a código de {dplyr}
Procesa datos con IA en R, localmente! El paquete {mall} permite aplicar un modelo de lenguaje (LLM) local a tus datos, para así crear nuevas columnas a partir de prompts, tales como resumir, extraer sentimiento, clasificación, y más.