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Professor Advisordc.contributor.advisorWeber Hass, Richard
Authordc.contributor.authorValdivieso Anguita, Santiago Beltrán
Associate professordc.contributor.otherJiménez Molina, Angel
Associate professordc.contributor.otherSalinas Fuentes, David
Admission datedc.date.accessioned2025-06-02T16:02:55Z
Available datedc.date.available2025-06-02T16:02:55Z
Publication datedc.date.issued2024
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/205247
Abstractdc.description.abstractLa Fiscalía Nacional de Chile enfrenta el desafío de gestionar grandes volúmenes de informes criminales, los cuales suelen ser difíciles de analizar debido a su falta de estructuración. La creciente cantidad de casos anuales hace imprescindible la exploración de métodos más eficientes para procesar estos documentos. En este contexto, los grandes modelos del lenguaje (LLM), como GPT, presentan una oportunidad para optimizar la extracción y estructuración de información clave dentro del sistema judicial. Esta investigación tuvo como objetivo evaluar la implementación de diferentes versiones de GPT (Da-vinci, Curie, Babbage y Ada) en la Fiscalía Nacional de Chile, con el propósito de mejorar la extracción de datos en denuncias penales. Para ello, se utilizó la metodología CRISP-DM, un enfoque ampliamente reconocido en minería de datos. Se buscó identificar información relevante como el valor total del robo, el número de delincuentes involucrados y el uso de armas. Se evaluó el rendimiento de los modelos a partir de métricas como accuracy, precision, recall y f-score, analizando una muestra de 500 relatos de robos con violencia etiquetados manualmente. Los hallazgos indican que los modelos GPT-3.5 Turbo y GPT-4 presentan un alto potencial para mejorar el procesamiento de datos en la Fiscalía, reduciendo el tiempo y esfuerzo en el análisis de grandes volúmenes de información. Además de los datos ini- cialmente considerados, estos modelos demostraron la capacidad de extraer detalles adicionales, como características físicas de los delincuentes, patentes vehiculares y patrones delictivos, lo que podría contribuir a una mejor identificación y correlación de casos. La integración de estos modelos no solo optimizaría la toma de decisiones basada en datos, sino que también facilitaría la colaboración y el intercambio de información dentro del sistema judicial. A pesar de los beneficios, la implementación de LLMs conlleva desafíos, como la necesidad de capacitación del personal, la supervisión del uso de la tecnología y la consideración de aspectos éticos y de privacidad. El estudio concluye que la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar y modernizar la administración de justicia en Chile, abriendo nuevas posibilidades para el uso de tecnología en el ámbito jurídico. No obstante, se recomienda una integración progresiva y bien regulada, asegurando su aplicación de manera responsable y efectiva.es_ES
Patrocinadordc.description.sponsorshipEste trabajo ha sido parcialmente financiado por: FONDEF ID20I10230es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Títulodc.titleUso de grandes modelos del lenguaje y aplicaciones en relatos criminales en españoles_ES
Document typedc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogueruchile.catalogadorchbes_ES
Departmentuchile.departamentoEscuela de Postgrado y Educación Continuaes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Industrial
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.titulacionuchile.titulacionDoble Titulaciónes_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoMagisteres_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisTesis para optar al grado de Magíster en Ciencia de Datoses_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisMemoria para optar al titulo de Ingeniero Civil Industrial


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