El presente estudio explora el campo de la clasificación de textos en el idioma griego. Se presenta un novedoso esquema de clasificación de conjunto basado en incrustaciones generadas a partir de texto griego realizado por las capacidades multilingües del modelo E5. Nuestro enfoque incorpora aprendizaje parcial por transferencia al utilizar modelos pre-entrenados para extraer incrustaciones, lo que permite la evaluación de clasificadores clásicos en datos griegos. Además, mejoramos la capacidad predictiva manteniendo los costos bajos al emplear un esquema de combinación de votación suave que explota las fortalezas de XGBoost, vecinos más cercanos y regresión logística. Este método mejora significativamente todas las métricas de clasificación, demostrando la superioridad de las técnicas de conjunto en el manejo de la complejidad de los datos textuales griegos. Nuestro estudio contribuye al campo del procesamiento del lenguaje natural al proponer un marco de conjunto efectivo para la categorización de textos griegos, aprovechando las ventajas de técnicas de aprendizaje automático tradicionales y modernas. Este marco tiene el potencial de ser aplicado a otros idiomas con menos recursos, ampliando así el impacto de nuestra investigación más allá del procesamiento del idioma griego.