import pickle
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# Cargar el modelo y el vectorizador
with open('vectorizer.pkl', 'rb') as f:
    vectorizer = pickle.load(f)

with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

def predict(text):
    # Preprocesar el texto usando el vectorizador
    X = vectorizer.transform([text])
    # Hacer una predicción usando el modelo
    return model.predict(X)