Avance,
Hola chicos,
He subido el archivo CSV que obtuve después de explorar los modelos de extracción de características. Básicamente, estos modelos se utilizan para convertir el texto en vectores, lo cual es una forma más eficiente para que la máquina procese la información. Además, estos vectores pueden ser utilizados para realizar cálculos o para ser introducidos en otro modelo de procesamiento de lenguaje natural, con el objetivo de obtener un mejor puntaje al tokenizar los textos que le pasamos.
También, para entrenar el modelo, utilicé el dataset que creé, el cual consiste en una sola columna donde resumí todo en texto. La puntuación que obtuve de la similitud coseno, que es una métrica empleada para medir la eficiencia, fue de 0.714. Si queréis saber un poco más, comentad y con gusto compartiré toda la información que tenga a mi disposición.