La clasificación de textos es el proceso mediante el cual un sistema de IA asigna una categoría o etiqueta a un conjunto de texto basado en su contenido.
En la clasificación de textos, el objetivo es entrenar a un modelo para que pueda identificar la categoría o etiqueta más adecuada para un texto dado, basado en ejemplos previos.
Por ejemplo, un sistema de clasificación podría ser entrenado para identificar correos electrónicos de spam y no spam, o para clasificar noticias en categorías como "deportes", "política" o "entretenimiento". La clasificación se puede lograr utilizando algoritmos de Machine Learning como Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM) y Redes Neuronales, entre otros. Los modelos pueden aprender patrones en los textos a través de técnicas como el vectorizado de texto (por ejemplo, con el CountVectorizer) que convierte palabras en representaciones numéricas que las máquinas pueden entender.