Boletín Upiita

Clasificación de tuits humorísticos: un enfoque eficiente basado en aprendizaje automático y ensamble

El estudio demuestra que un modelo de ensamblaje optimizado, WW_GG_Robertuito_LL_V1, alcanza el tercer lugar en la competencia de clasificación de tweets humorísticos, superando a grandes LLMs como Gemini y DeepSeek con una diferencia de menos de un punto porcentual. La arquitectura combina técnicas de ensamblaje y optimización de modelos, manteniendo un equilibrio entre precisión y recall, y supera significativamente los baselines tradicionales. Estos resultados validan la eficacia de enfoques de ensamblaje en el análisis automático de contenido humorístico en redes sociales.