Claro, aquí tienes un ejemplo de una red neuronal sencilla utilizando Keras para clasificar texto. Esta red neuronal utiliza una capa de incrustación (embedding) para convertir las palabras en vectores, seguida de una capa LSTM y una capa densa para la clasificación. Asumiré que ya has preprocesado y dividido tus datos en conjuntos de entrenamiento y validación.

```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# Parámetros
vocab_size = 10000  # Tamaño del vocabulario
max_length = 100  # Longitud máxima de las secuencias de texto
embedding_dim = 64  # Dimensión de los vectores de incrustación
num_classes = 3  # Número de clases para la clasificación
batch_size = 32
epochs = 10

# Datos de ejemplo (reemplaza esto con tus datos preprocesados)
train_texts = ['texto de ejemplo 1', 'texto de ejemplo 2', 'texto de ejemplo 3']
train_labels = [0, 1, 2]
val_texts = ['texto de validación 1', 'texto de validación 2', 'texto de validación 3']
val_labels = [0, 1, 2]

# Tokenización y padding
tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size, oov_token='<OOV>')
tokenizer.fit_on_texts(train_texts)
train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(train_texts)
train_padded = pad_sequences(train_sequences, maxlen=max_length, padding='post', truncating='post')
val_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(val_texts)
val_padded = pad_sequences(val_sequences, maxlen=max_length, padding='post', truncating='post')

# Conversión de etiquetas a one-hot encoding
train_labels_one_hot = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels, num_classes=num_classes)
val_labels_one_hot = tf.keras.utils.to_categorical(val_labels, num_classes=num_classes)

# Creación del modelo
model = Sequential([
    Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
    LSTM(128),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])

# Compilación del modelo
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Entrenamiento del modelo
model.fit(train_padded, train_labels_one_hot, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(val_padded, val_labels_one_hot))
```

Asegúrate de reemplazar los datos de ejemplo (`train_texts`, `train_labels`, `val_texts` y `val_labels`) con tus propios datos preprocesados y divididos. También puedes ajustar los parámetros según tus necesidades, como el tamaño del vocabulario, la longitud máxima de las secuencias de texto, la dimensión de los vectores de incrustación y el número de clases para la clasificación.

Ten en cuenta que este es solo un ejemplo básico y puede que no funcione perfectamente para tus datos específicos. Puedes experimentar con diferentes arquitecturas de red neuronal y ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
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