Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y Computación · 2026
Modelo computacional para reconocimiento de entidades y relaciones en documentos en español
El Reconocimiento de Entidades Nombradas, con sus siglas en inglés (NER), ha estado ganando relevancia debido al constante crecimiento de la información no estructurada, especialmente en textos; esto ha aumentado el interés hacia la investigación de nuevas formas de extraer y representar los datos. Este trabajo no solo estuvo motivado por la necesidad de analizar grandes cantidades de datos, sino también por el reconocimiento de datos relevantes en documentos legales, específicamente en contratos públicos en Colombia. Se propone un modelo de grano fino para el reconocimiento de entidades y relaciones; este es un modelo creado a partir de redes neuronales recurrentes (Bi-LSTM), las cuales fueron entrenadas con un conjunto de datos conformado por 286 contratos públicos en Colombia, los cuales fueron etiquetados de forma manual usando 28 etiquetas del dominio legal bajo el estándar BIO. Además, con el propósito de ampliar el análisis sobre los textos, en esta investigación se desarrolla NER como la base para construir relaciones semánticas, a partir de la conformación de relaciones originadas desde tripletas y de la generación de una ontología definida para la representación de grafos de conocimiento, cuyo nodo central es la entidad contrato. (Texto tomado de la fuente)