Resumen:
El análisis e interpretación de textos normados es una tarea crítica y laboriosa en el ámbito legal, los métodos tradicionales de revisión manual pueden llegar a ser lentos e inexactos. El objetivo de esta tesis es desarrollar e implementar un sistema de análisis de texto capaz de procesar grandes volúmenes de textos normados, utilizando técnicas de aprendizaje automático, grandes modelos de lenguaje y procesamiento de lenguaje natural (PLN). El sistema combina técnicas de preprocesamiento de texto, procesamiento de lenguaje natural, clasificación automática, generación de resúmenes e indexado de texto para facilitar el análisis y la interpretación de los textos normados. Utilizando datos históricos obtenidos a partir del sitio de la Suprema Corte de Justicia de la Nación, se procesaron más de mil textos normados de los años 2022 y 2023 y se pudo generar un modelo de clasificación automática que fuera capaz de discernir de manera correcta la citación de una tesis jurisprudencial, así como de una ley nombrada. De acuerdo con los resultados aportados podemos afirmar que el sistema desarrollado permite disminuir el tiempo empleado para analizar, encontrar y comprender textos normativos en comparación con los métodos manuales, este sistema añade una herramienta más en el proceso de análisis e investigación jurídica.
Descripción:
Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema automatizado para analizar textos jurídicos y normados, empleando inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural. El sistema, entrenado con más de mil textos de la Suprema Corte de Justicia (2022-2023), puede identificar automáticamente tesis jurisprudenciales y referencias a leyes, agilizando significativamente el proceso de análisis legal en comparación con los métodos manuales tradicionales.
