Una empresa desea que un modelo de ML analice las reseñas de redes sociales y etiquete cada una como neutral, positiva o negativa. ¿Qué enfoque de modelado es apropiado para este requisito?

La clasificación es el enfoque de modelado apropiado porque el objetivo es asignar cada reseña a una de varias categorías predefinidas (neutral, positiva, negativa). Este es un problema clásico de clasificación de texto, donde el modelo aprende a mapear el texto de entrada a una etiqueta de clase. La generación abierta no es adecuada porque crearía texto nuevo en lugar de categorizarlo. El resumen de texto condensaría las reseñas, no las clasificaría. La traducción automática convertiría las reseñas a otro idioma, lo cual no es el requisito.