El problema general de la clasificación de texto

**Clasificación de texto con NLTK** La **clasificación de texto** es el proceso de asignar una categoría o etiqueta a un texto según su contenido. Este proceso tiene aplicaciones en múltiples campos, como el análisis de sentimientos, la detección de spam, la clasificación de noticias y muchos otros. **El problema general de la clasificación de texto** El objetivo de la clasificación de texto es aprender un modelo a partir de un conjunto de datos etiquetados (texto con etiquetas o categorías) que pueda predecir la categoría de un nuevo documento no etiquetado. El problema de la clasificación de texto se puede dividir en dos partes: **Preprocesamiento del texto:** Convertir el texto en una representación numérica o de características para que pueda ser entendido por un algoritmo de clasificación. **Entrenamiento del clasificador:** Entrenar un modelo de clasificación que pueda aprender las relaciones entre los datos de entrada (características del texto) y las etiquetas de salida. **Clasificación de palabras** En la clasificación de palabras, el objetivo es asignar una categoría o etiqueta a cada palabra en un contexto. Un caso típico de esto es el etiquetado gramatical (POS Tagging), donde cada palabra de una oración se etiqueta con su correspondiente categoría gramatical (sustantivo, verbo, adjetivo, etc.). #### **Clasificación de documentos** En la clasificación de documentos, el objetivo es asignar una etiqueta a un documento completo (como una revisión, un correo electrónico o un artículo). Por ejemplo, puedes clasificar correos electrónicos como "spam" o "no spam", o clasificar reseñas de productos como "positivas" o "negativas".