Clasificador de Mensajes SMS (TF-IDF + Complement Naive Bayes)

Autor: Anderson Camilo Rodriguez Salvador

Interfaz interactiva conectada a un modelo predictivo optimizado, serializado y cargado de forma segura mediante Skops.

Descripción del Modelo

Esta interfaz interactiva integra un modelo que utiliza el método de extracción de características TF-IDF junto con el clasificador Complement Naive Bayes (CNB). El sistema permite realizar predicciones precisas sobre mensajes de texto SMS para catalogarlos como Mensaje Válido (Ham) o Spam. Adicionalmente, muestra la probabilidad estimada que el modelo calcula para cada clase en relación con el contenido del mensaje analizado.

⚠️ Restricción de Idioma: El modelo ha sido entrenado y validado de manera exclusiva utilizando el conjunto de datos ucirvine/sms_spam, el cual está compuesto en su totalidad por mensajes en el idioma inglés. Tanto la etapa de extracción de características (TF-IDF) como las reglas gramaticales empleadas para la tokenización con NLTK han sido configuradas bajo los estándares lingüísticos del inglés. Por lo tanto, el modelo no es apto para analizar o clasificar mensajes en español u otros idiomas, ya que carece del vocabulario y las estructuras gramaticales necesarias para realizar una predicción precisa.

Mensajes SMS de Ejemplo para Pruebas

Para facilitarte las pruebas, a continuación se presentan algunos mensajes reales extraídos directamente del conjunto de datos original (el cual puedes consultar abiertamente en Hugging Face Datasets). Puedes copiar y pegar cualquiera de ellos en el cuadro de texto de arriba, o bien escribir tus propios mensajes personalizados para evaluar el rendimiento del modelo:

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💡 Nota: Ten en cuenta que la primera inferencia puede tardar unos segundos en ejecutarse si el servidor se encuentra en estado de reposo (inactivo). Una vez que el espacio se active, responderá de manera inmediata a todas tus consultas.

Inferencia procesada de forma segura en los servidores de Hugging Face Spaces.