user: Tengo una colección de presentaciones PowerPoint en fotmato PPTX, con los que me gustaría generar un Dataset para posteriormente entrenar una red neuronal. Ya que contienen mucha información me gustaría poder trabajar con toda ella ¿Qué me propones?

assistant: Para generar un dataset a partir de presentaciones PowerPoint en formato PPTX y trabajar con toda la información que contienen, te sugiero seguir los siguientes pasos:

1. Extraer el texto: Utiliza una biblioteca o API compatible con PPTX para extraer el texto de cada diapositiva de las presentaciones. Puedes utilizar bibliotecas en Python como python-pptx, python-pptx-extractor o python-pptx2txt para este propósito.
2. Preprocesamiento de texto: Aplica técnicas de preprocesamiento de texto para limpiar y normalizar el texto extraído. Esto puede incluir la eliminación de caracteres especiales, números, stopwords, lematización, entre otros. El preprocesamiento dependerá de tus necesidades específicas y el tipo de datos que desees utilizar para entrenar la red neuronal.
3. Creación del dataset: Organiza el texto preprocesado en un formato adecuado para tu red neuronal. Puedes guardar los datos en un archivo CSV, donde cada fila representa una instancia o muestra del dataset y cada columna contiene información relevante, como el texto de la diapositiva, el título de la presentación, el nombre del autor, etc. Además del texto, también puedes considerar incluir otras características adicionales si las presentaciones contienen metadatos relevantes para tu objetivo.
4. Etiquetado de datos (opcional): Si tu objetivo es un problema de aprendizaje supervisado y deseas entrenar una red neuronal con etiquetas asociadas a las presentaciones, deberás etiquetar manualmente o automáticamente las presentaciones según las categorías o clasificaciones deseadas. Esto implica asignar etiquetas a cada muestra en el dataset.
5. División del dataset: Divide el dataset en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Utiliza el conjunto de entrenamiento para entrenar la red neuronal, el conjunto de validación para ajustar los hiperparámetros y el conjunto de prueba para evaluar el rendimiento final del modelo.
6. Entrenamiento de la red neuronal: Utiliza el dataset preparado para entrenar una red neuronal con arquitectura adecuada para tu tarea específica. Puedes utilizar bibliotecas de aprendizaje profundo como TensorFlow, Keras o PyTorch para construir y entrenar tu red neuronal.

Es importante tener en cuenta que la generación de un dataset y el entrenamiento de una red neuronal a menudo requieren una cantidad significativa de recursos computacionales y tiempo, especialmente si tienes una gran cantidad de presentaciones. Asegúrate de tener suficiente capacidad computacional y paciencia para llevar a cabo todo el proceso.

Además, ten en cuenta que el éxito y la utilidad de entrenar una red neuronal en este contexto dependerán de la naturaleza y calidad de los datos en las presentaciones, así como de la especificidad de la tarea que deseas abordar.

user: muchas gracias, porfa generame una red neuronal sencilla usando keras que pueda entrenar con los datos extraidos de las diapositivas.

assistant: Claro, aquí tienes un ejemplo de una red neuronal sencilla utilizando Keras para clasificar texto. Esta red neuronal utiliza una capa de incrustación (embedding) para convertir las palabras en vectores, seguida de una capa LSTM y una capa densa para la clasificación. Asumiré que ya has preprocesado y dividido tus datos en conjuntos de entrenamiento y validación.

```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# Parámetros
vocab_size = 10000  # Tamaño del vocabulario
max_length = 100  # Longitud máxima de las secuencias de texto
embedding_dim = 64  # Dimensión de los vectores de incrustación
num_classes = 3  # Número de clases para la clasificación
batch_size = 32
epochs = 10

# Datos de ejemplo (reemplaza esto con tus datos preprocesados)
train_texts = ['texto de ejemplo 1', 'texto de ejemplo 2', 'texto de ejemplo 3']
train_labels = [0, 1, 2]
val_texts = ['texto de validación 1', 'texto de validación 2', 'texto de validación 3']
val_labels = [0, 1, 2]

# Tokenización y padding
tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size, oov_token='<OOV>')
tokenizer.fit_on_texts(train_texts)
train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(train_texts)
train_padded = pad_sequences(train_sequences, maxlen=max_length, padding='post', truncating='post')
val_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(val_texts)
val_padded = pad_sequences(val_sequences, maxlen=max_length, padding='post', truncating='post')

# Conversión de etiquetas a one-hot encoding
train_labels_one_hot = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels, num_classes=num_classes)
val_labels_one_hot = tf.keras.utils.to_categorical(val_labels, num_classes=num_classes)

# Creación del modelo
model = Sequential([
    Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
    LSTM(128),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])

# Compilación del modelo
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Entrenamiento del modelo
model.fit(train_padded, train_labels_one_hot, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(val_padded, val_labels_one_hot))
```

Asegúrate de reemplazar los datos de ejemplo (`train_texts`, `train_labels`, `val_texts` y `val_labels`) con tus propios datos preprocesados y divididos. También puedes ajustar los parámetros según tus necesidades, como el tamaño del vocabulario, la longitud máxima de las secuencias de texto, la dimensión de los vectores de incrustación y el número de clases para la clasificación.

Ten en cuenta que este es solo un ejemplo básico y puede que no funcione perfectamente para tus datos específicos. Puedes experimentar con diferentes arquitecturas de red neuronal y ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.