Clasificación de textos
Asignar etiquetas a documentos es una de las tareas más prácticas y utilizadas del PLN, desde filtrar spam hasta analizar opiniones de millones.
🏷️¿Qué es la clasificación de textos?
La clasificación de textos consiste en asignar etiquetas o categorías a documentos automáticamente. Es como tener un ayudante que lee cada email y decide si es spam, cada review y dice si es positiva, o cada ticket de soporte y lo dirige al departamento correcto.
De lo simple a lo complejo
Puede ser tan simple como decidir si un mensaje es spam o no (dos categorías), o tan complejo como identificar el tema de un artículo entre cientos de opciones posibles.
Una de las tareas más útiles
Probablemente uses clasificación de texto todos los días sin darte cuenta: cuando Gmail filtra spam, cuando Amazon analiza reviews, o cuando Netflix categoriza películas.
Tipos de clasificación
Categorización temática
Organiza automáticamente documentos en categorías temáticas: deportes, tecnología, medicina, etc.
Texto: "El nuevo modelo de Tesla incorpora baterías de estado sólido..."
Aplicaciones
Análisis de sentimiento
Identifica si un texto expresa una opinión positiva, negativa o neutra.
"¡Excelente servicio! Muy recomendable."
Positivo (94%)"Pésima experiencia. Nunca más."
Negativo (91%)"El producto llegó en el plazo indicado."
Neutro (78%)Aplicaciones
Moderación de contenido
Detecta y filtra contenido problemático: spam, insultos, desinformación o lenguaje inapropiado.
Spam
Mensajes publicitarios no solicitados
Toxicidad
Lenguaje aggressive u ofensivo
Discurso de odio
Ataques contra grupos vulnerables
Desinformación
Información falsa o engañosa
Aplicaciones
Detección de intenciones
Comprende qué quiere hacer el usuario: preguntar, quejarse, comprar, cancelar, etc.
"¿Cuánto cuesta el envío?"
Consultar precio (92%)"Quiero devolver mi pedido"
Solicitar devolución (89%)"Gracias por la ayuda"
Despedida (95%)Aplicaciones
Aplicaciones en el mundo real
Análisis de sentimiento
Entiende la opinión de los clientes en reseñas y redes sociales.
Categorización de noticias
Organiza grandes volúmenes de artículos por temática automáticamente.
Moderación de contenido
Protege comunidades online mediante la detección de toxicidad y spam.
Triage de soporte
Clasifica y dirige los tickets de ayuda al equipo adecuado.
Intenciones en chatbots
Interpreta qué quiere el usuario para dar la respuesta correcta.
Anonimización de datos
Identifica y oculta información personal sensible en documentos.
Herramientas clave
MonkeyLearn
Plataforma no-code para análisis de sentimiento y clasificación de texto.
spaCy
Librería industrial con modelos rápidos para clasificación y NER.
NLTK
Toolkit clásico con algoritmos tradicionales de clasificación.
Presidio
Herramienta para detección y anonimización de datos sensibles.
VADER
Analizador de sentimiento optimizado para redes sociales.
Desafíos y buenas prácticas
Desafíos comunes
- • Clases desbalanceadas: Pocas muestras de categorías específicas
- • Dominio específico: El modelo falla en vocabularios técnicos o jergas
- • Sarcasmo e ironía: Difíciles de detectar sin pistas contextuales
- • Textos cortos: Mensajes con poco contexto para una decisión clara
- • Evolución del lenguaje: Neologismos y cambios culturales
Buenas prácticas
- • Aumento de datos: Back-translation o uso de sinónimos
- • Pesos de clase: Penalizar más los errores en clases minoritarias
- • Conjuntos (ensembles): Combinar varios modelos para ganar robustez
- • Aprendizaje activo: Etiquetar muestras críticas para el modelo
- • Validación cruzada: Evaluación rigurosa en múltiples particiones