La clasificación de texto es un problema fundamental del aprendizaje automático con aplicaciones en varios productos. En esta guía, dividimos el flujo de trabajo de clasificación de texto en varios pasos. Para cada paso, sugerimos un enfoque personalizado basado en las características de tu conjunto de datos específico. En particular, con la proporción entre la cantidad de muestras y la cantidad de palabras por muestra, sugerimos un tipo de modelo que te acerque rápidamente al mejor rendimiento. Los demás pasos se diseñan en función de esta elección. Esperamos que, con esta guía, el código complementario y el diagrama de flujo, puedas aprender, comprender y obtener una primera solución rápida para tu problema de clasificación de texto.
Conclusión
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Última actualización: 2025-07-27 (UTC)
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-07-27 (UTC)"],[[["This guide provides a structured workflow for text classification, breaking it down into manageable steps tailored to your dataset's characteristics."],["Model selection is guided by the ratio of samples to words per sample, helping you quickly identify a suitable model for optimal performance."],["The guide includes code and a flowchart to facilitate learning, understanding, and implementing a first-cut solution for your text classification problem."]]],[]]