Clasificación Semántica de Solicitudes de Acceso a la Información
DOI:
https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.537Palabras clave:
Derecho de Acceso a la Información, Minería de Textos, Clasificación Semántica, TransparenciaResumen
Desde el principio de la aplicación de la Ley de Acceso a la Información hasta 2020 hubo una creciente demanda de solicitudes de acceso a la información en el ámbito de la Contraloría General de la Unión (CGU) y de todo el poder ejecutivo federal. La investigación de un proceso de clasificación de pedidos más automatizado, con el uso de Inteligencia Artificial, tiene como objetivo la reducción de costes para la administración pública, la mejora de las condiciones laborales de los servidores que realizan esta tarea y apoya la elaboración de respuestas más rápidas para la sociedad. En este trabajo se realizó la aplicación del método de clasificación semánticamente enriquecido por expresiones de dominio con un análisis comparativo de los
resultados de clasificación de las solicitudes de acceso a la información utilizando algoritmos con diferentes niveles de explicabilidad y transparencia para el proceso. La mejor acurácia obtenida fue por el modelo de algoritmo Support Vector Machine, con un valor del 91,1% y una Medida-F1 Weighted del 91,7%, enriquecido con la representación de textos gBoED. Otros aspectos destacados los resultados del modelo generado por algoritmos que ofrecem una mayor explicabilidad. Los resultados mostraron un gran potencial en cuanto al uso de este modelo para clasificar las solicitudes de acceso a la información no solo en la CGU sino en todo el sector público.
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