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Clasificación de textos

¿Qué es Clasificación de textos?

La clasificación de textos asigna automáticamente textos a categorías predefinidas, por ejemplo correos según el tipo de consulta, reseñas según el sentimiento o documentos según el tema. Antes había que entrenar modelos propios con ejemplos etiquetados; hoy los grandes modelos de lenguaje suelen clasificar a partir de una simple descripción. Así puedes preclasificar consultas y enviarlas antes al equipo adecuado.

Cómo ayuda KI.ordo

La plantilla de KI.ordo «Clasificar texto» usa el bloque Decisor IA, que asigna las entradas a un máximo de ocho categorías que tú defines.

Más información →: Clasificación de textos

Plantillas adecuadas

Temas

  • NLP
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  • Automatización

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Términos relacionados

Clasificación automática

La clasificación automática asigna textos, documentos o registros a categorías predefinidas sin ordenarlos a mano. Tradicionalmente, los modelos lo aprenden de ejemplos etiquetados; los grandes modelos de lenguaje también pueden asignar categorías solo a partir de una descripción. Usos típicos son ordenar los correos entrantes por tipo de solicitud, asignar justificantes o marcar consultas de soporte urgentes. En los casos importantes conviene que una persona revise muestras.

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  • Automatización
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Plantilla

Clasificador

Un clasificador es un modelo o método que asigna una entrada a una de varias categorías predefinidas. Las variantes clásicas, como los árboles de decisión o Naive Bayes, se entrenan con ejemplos etiquetados; los modelos de lenguaje también pueden clasificar textos a partir de una descripción de las categorías. Usos típicos son detectar spam, ordenar consultas de clientes por tema o clasificar justificantes. La calidad se mide con métricas como exactitud, precisión y exhaustividad (recall).

  • Clasificación
  • Aprendizaje automático
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Plantilla

Análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento determina automáticamente el estado de ánimo o la actitud que expresa un texto: normalmente positivo, neutro o negativo, a veces emociones más concretas. Las empresas lo usan para evaluar en masa reseñas, correos de soporte, encuestas o publicaciones en redes y ver rápido dónde están contentos los clientes y dónde hay problemas. La ironía, el sarcasmo y las opiniones mixtas como «envío rápido, calidad decepcionante» siguen siendo difíciles, así que conviene que una persona revise muestras.

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