Las plataformas en línea se han convertido en el medio principal para que los viajeros busquen, comparen y reserven alojamientos para sus viajes. En consecuencia, las plataformas en línea y los gestores de ingresos deben adquirir una comprensión integral de estas dinámicas para formular ofertas competitivas y atractivas. Los recientes avances en el procesamiento del lenguaje natural, específicamente a través del desarrollo de grandes modelos de lenguaje, han demostrado un progreso significativo en la captura de las complejas sutilezas del lenguaje humano. Por otro lado, los grafos de conocimiento han surgido como instrumentos potentes para representar y organizar información estructurada. Sin embargo, integrar efectivamente estas dos poderosas tecnologías sigue siendo un desafío continuo. Este documento presenta una metodología innovadora de aprendizaje profundo que combina grandes modelos de lenguaje con grafos de conocimiento específicos del dominio para la clasificación de ofertas turísticas. El objetivo principal de nuestro sistema es ayudar a los gestores de ingresos en las siguientes dos dimensiones fundamentales: (i) comprender la posición de mercado de sus ofertas de alojamiento, teniendo en cuenta factores como el precio y la disponibilidad del alojamiento, junto con las reseñas de los usuarios y la demanda, y (ii) optimizar las presentaciones y características de las ofertas en sí, con la intención de mejorar su atractivo general. Para este propósito, desarrollamos un grafo de conocimiento del dominio que abarca una variedad de información sobre alojamientos e implementamos técnicas de ingeniería de características específicas para mejorar la representación de la información dentro de un gran modelo de lenguaje. Para evaluar la efectividad de nuestro enfoque, realizamos un análisis comparativo contra métodos alternativos en cuatro conjuntos de datos sobre ofertas de alojamiento en Londres. La solución propuesta obtuvo excelentes resultados, superando significativamente a los métodos alternativos.