Modelo para la evaluación de informes de interceptación de comunicaciones telefónicas a través del procesamiento de lenguaje natural
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2026-05-21
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Suárez Bastidas, William Fernando (2026). Modelo para la evaluación de informes de interceptación de comunicaciones telefónicas a través del procesamiento de lenguaje natural. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. https://hdl.handle.net/11349/101543
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Resumen
This project belongs to the field of Software Engineering and aims to facilitate the work of prosecutors at the Fiscalía General de la Nación, who face the challenge of analyzing large volumes of telephone interceptions and their associated reports. To address this need, the development of an evaluation model based on Natural Language Processing (NLP) is proposed. Through automatic audio transcription and text analysis, the model will enable the identification of relevant information related to criminal offenses. The research will adopt the CRISP-DM methodology, structured into six phases: Business Understanding (Objective Definition), Data Understanding (Data Exploration), Data Preparation (Preprocessing and Dictionary Construction), Modeling (Model Design), Evaluation (Validation), and Deployment (Implementation) (Chapman et al., 2000). This approach seeks to optimize judicial analysis by reducing processing times and improving the detection of criminal evidence.
Descripción
Este proyecto corresponde al campo de la ingeniería de software y tiene como propósito facilitar el trabajo de los fiscales de la Fiscalía General de la Nación de Colombia, quienes enfrentan el desafío de analizar grandes volúmenes de interceptaciones telefónicas y los informes asociados. Para atender esta necesidad, se propone el desarrollo de un modelo de evaluación basado en Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) que, mediante la transcripción automática de audio y el análisis de texto, permita identificar información relevante relacionada con hechos punibles. La investigación adoptará la metodología CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), estructurada en seis fases: Business Understanding (Definición de Objetivos), Data Understanding (Exploración de Datos), Data Preparation (Preprocesamiento y Construcción de Diccionario), Modeling (Diseño del modelo), Evaluation (Validación) y Deployment (Implementación). (Chapman et al., 2000) Este enfoque busca optimizar el análisis judicial, reduciendo los tiempos de procesamiento y mejorando la detección de evidencias delictivas.