Browsing by Subject "Text classification"

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    Transformación digital en la gestión contractual: automatización inteligente de la identificación de requisitos contractuales mediante ciencia de datos
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Antolínez Becerra, Mónica Jazmín; Güiza Saavedra, Adriana Marcela; Álvarez Vargas, Gloria Inés; Linares Ospina, Diego Luis
    Las entidades que contratan con recursos públicos en Colombia deben velar por la transparencia en el proceso contractual, para ello se tiene un sistema electrónico donde reposa toda la información para dicho fin denominado SECOP. Esta gestión la ejecutan profesionales de gestión contractual asegurando que se cumplan los requisitos acordados en los documentos para el seguimiento periódico. La identificación de los requisitos es una tarea que actualmente se hace manualmente y al no ser una tarea exclusiva, se corre con el riesgo de pasar por alto requisitos que puedan poner en peligro a la empresa en términos económicos, legales entre otros. Este proyecto consiste en la identificación automatizada de requisitos contractuales, utilizando técnicas avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y Aprendizaje Automático (AA). El sistema desarrollado toma como entrada documentos contractuales en formato PDF, extrae su contenido textual y lo somete a procesos de limpieza, normalización y vectorización. A partir de una muestra de minutas etiquetadas manualmente, se entrenaron modelos supervisados de clasificación binaria para cada requisito contractual, utilizando dos técnicas de representación de texto: TF-IDF y Word2Vec. Como algoritmo de clasificación se empleó Support Vector Classifier (SVC), optimizado mediante búsqueda en cuadrícula (GridSearchCV) para maximizar el desempeño de predicción. Posteriormente, se aplicaron los modelos entrenados para etiquetar automáticamente un corpus más amplio de minutas sin ninguna etiqueta. Con la base de datos consolidada, se realizó un entrenamiento final de los modelos para cada requisito, seleccionando la técnica de vectorización más adecuada según los resultados obtenidos en validaciones anteriores. Las métricas utilizadas para evaluar el desempeño fueron: Accuracy, Precision Macro, Recall Macro, F1-Score Macro, Precision Weighted, Recall Weighted, F1-Score Weighted, esta última priorizada, debido al desbalance de las clases. La herramienta cuenta con una interfaz de usuario intuitiva y funcional que permite a los profesionales de gestión contractual adjuntar documentos contractuales y recibir un listado de todos los requisitos contractuales identificados. Esta interfaz facilita la carga de documentos y la visualización del listado con los requisitos contractuales identificados.