Raveau Morales, María PazUbilla Flores, Paula2026-03-182026-03-182026https://hdl.handle.net/11447/10637Proyecto de grado presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data ScienceEste proyecto se centra en la modelación automática de tópicos aplicada a intervenciones parlamentarias, utilizando métodos avanzados de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para caracterizar la estructura semántica del discurso legislativo. El estudio emplea enfoques probabilísticos y basados en representaciones distribucionales —principalmente Latent Dirichlet Allocation (LDA) y BERTopic— con el objetivo de identificar patrones latentes, agrupar contenidos temáticamente y analizar la organización conceptual de un corpus parlamentario de alta complejidad lingüística. La finalidad del trabajo es establecer un marco metodológico robusto para la extracción, análisis y comparación de tópicos, contribuyendo a una comprensión sistemática y basada en datos de las dinámicas discursivas presentes en el ámbito legislativo.52 p.es070037SProcesamiento de lenguaje naturalDiscurso legislativoLDABERTopicAnálisis de tópicosThesis