Te ayudaré con la clasificación de oraciones de PNL.

Clasificación de oraciones utilizando modelos de lenguaje pre-entrenados y aprendizaje por transferencia.

Obtenga mayor precisión con menos datos

Más del 90% de precisión para dos clases y 100 ejemplos.

Cuantos más ejemplos, mejor (> 50 por clase)

Entrenamiento más rápido

Para quienes no están versados en el tema, ya que estamos hablando de clasificadores, entonces estamos en el dominio del aprendizaje supervisado del aprendizaje automático, lo que significaría que necesitamos un conjunto de datos etiquetados para entrenar un modelo de este tipo.

El conjunto de datos etiquetado podría ser una lista de mensajes y estar etiquetados (spam o no spam para cada mensaje).

O análisis de sentimientos sobre películas, música, reseñas de productos etiquetadas como positivas/negativas/neutrales o en categorías como ambiente, ofertas, servicio, seguridad, comodidad.

O categorización de documentos técnicos, especificaciones clasificadas por procesador de documentación, ordenador, router wifi o mobiliario, iluminación, jardinería, baño, exterior. El modelo de trabajo se puede configurar en Google Colab o como app Streamlit que lee en texto o documentos y devuelve clasificaciones o se ejecuta localmente con un cuaderno jupyter.