La depresión, un trastorno mental grave, requiere una clasificación precisa para una intervención efectiva. Los métodos existentes a menudo no logran capturar matices emocionales y lingüísticos, lo que lleva a una clasificación subóptima de la gravedad de la depresión. Este estudio cierra esta brecha aprovechando enfoques basados en contenido (N-grams) y métodos basados en contexto (Sentence Transformers), junto con modelos avanzados basados en transformadores, para clasificar la depresión leve, moderada y severa utilizando datos de texto obtenidos de Reddit. Al demostrar la efectividad de las técnicas modernas de procesamiento del lenguaje natural en la captura de variaciones contextuales sutiles, esta investigación destaca el potencial de los modelos basados en transformadores para mejorar la detección de la gravedad de la depresión. El marco propuesto ofrece una solución escalable y adaptable para diagnósticos de salud mental en el mundo real y sistemas de intervención temprana.