Clasifica cada oración de las respuestas abiertas de tu encuesta de clima laboral como negativa, neutra o positiva — incluida la negatividad implícita: las quejas redactadas como sugerencias («Mejorar el sueldo»), donde fallan los clasificadores genéricos y los grandes modelos de lenguaje.
| # | Oración | Sentimiento | Confianza |
|---|
⚠️ Demo pública: no pegues datos confidenciales. El texto se procesa en el servidor del proyecto (AWS) solo para clasificarlo y no se almacena. Para encuestas reales usa el modo privado o local (abajo). La primera consulta del día puede tardar 1–2 minutos mientras despierta el motor.
Pega respuestas (una por línea) y presiona Analizar. Obtienes la clasificación por oración con confianza, la distribución con semáforo (20% / 40%) y un CSV descargable.
El modelo es abierto: cualquier equipo puede desplegarlo en su propia
nube o servidor interno desde
EdwinDracoHiguera/negclima-mdeberta-v3, sin compartir datos
con nadie.
La misma herramienta corre en un computador de oficina común (sin GPU) a ~9 oraciones/segundo, con carga de Excel incluida: ningún comentario de empleados sale de tu máquina y el costo por análisis es cero. Instrucciones en el repositorio.
Modelo abierto: EdwinDracoHiguera/negclima-mdeberta-v3 en
Hugging Face. Accuracy 0,866 y F1-macro 0,798 en test limpio; supera a GPT y
Gemini zero-shot en +0,17–0,20 de F1-macro (p < 0,001).