Actualización y Uso de Mi Modelo
En mi primer despliegue en Inspire Sphere utilicé un modelo ML entrenado con el algoritmo MultinomialNB y un TfidfVectorizer básico. La precisión no superaba el 17 por ciento debido a incompatibilidades y a la ausencia de parámetros clave en el vectorizador como stop_words ngram_range max_df min_df. MultinomialNB asume que las características son independientes entre sí y calcula probabilidades como el producto de probabilidades individuales, por eso funciona bien en escenarios con palabras señaladas e independientes, por ejemplo para detectar spam o fraude en correos, pero no es el mejor enfoque cuando las relaciones entre palabras importan.
La mejora consistió en sustituir MultinomialNB por Logistic Regression del módulo linear_model. A diferencia del anterior, la regresión logística no supone independencia absoluta entre las características y captura mejor la relación entre apariciones de palabras en un texto. El cambio produjo resultados claramente superiores. Mientras el primer modelo clasificó una cita en Inspire Sphere como Categoria Amor, el modelo mejorado la clasificó como Categoria Humor, un salto significativo en coherencia y utilidad.
Más allá del algoritmo, la diferencia la marcaron el preprocesamiento y el ajuste del TfidfVectorizer y parámetros como stop_words y ngram_range que limpian y estructuran el texto en forma numérica lista para clasificar. Integré el modelo para predecir la categoría de las citas escritas por usuarios y autocompletar el campo título en la interfaz. El resultado fue una experiencia de usuario más profesional y asistida que ahorra tiempo y guía a los creadores de contenido.
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