Evaluación y mejora de la clasificación de llamadas de emergencia de la Muncipalidad del Callao mediante técnicas de NLP supervisado-no supervisado y BERT
Alumnos:
Benitez Altamirano, Bernie Hans (bernie.benitez.a@uni.pe)
Diaz Cabrera, Alexander Gabriel (alexander.diaz.c@uni.pe)
Morales Ccasa, Geyson David (geyson.morales.c@uni.pe)
Ramirez Ucañay, Barbarita Paula Janeth (barbarita.ramirez.u@uni.pe)
Siu Siu Ting, Aldo Daniel (aldo.siu.s@uni.pe)
RESUMEN
El presente estudio aborda el desafío de clasificar de forma eficiente las llamadas de emergencia en contextos urbanos con alta incidencia delictiva, como la Provincia Constitucional del Callao. En esta zona, cada año se reciben miles de reportes ciudadanos a través de los sistemas municipales, en su mayoría redactados en texto libre, lo que dificulta su análisis automatizado. La falta de herramientas basadas en inteligencia artificial para procesar y estructurar esta información limita la capacidad de respuesta y la gestión oportuna de la seguridad ciudadana.
El objetivo de esta investigación es aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) tanto supervisadas como no supervisadas para optimizar la categorización de llamadas, identificar patrones temáticos y proponer un modelo que respalde la toma de decisiones en tiempo real. Para ello, se emplearon algoritmos de regresión logística para la clasificación supervisada y Latent Dirichlet Allocation (LDA) para el modelado de tópicos, entrenados con un conjunto de datos curado de llamadas reales.
Los resultados evidencian que es posible estructurar y clasificar de manera automática los reportes ciudadanos con métricas satisfactorias de precisión y recall, ofreciendo una solución escalable y de bajo costo para municipalidades con recursos limitados. La metodología desarrollada transforma descripciones narrativas en información estructurada y útil para la gestión predictiva de incidentes, fortaleciendo así las capacidades de respuesta municipal y reduciendo los tiempos de atención mediante el uso de inteligencia artificial aplicada al lenguaje.
PALABRAS CLAVE: Procesamiento de lenguaje natural (NLP), clasificación de texto, llamadas de emergencia, aprendizaje supervisado, modelado de tópicos, regresión logística, LDA, seguridad ciudadana, inteligencia artificial.
Dataset (link Google Drive): https://drive.google.com/drive/folders/ ... d7soAlvTCV