Otero, Daniel
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0000-0001-8451-302X
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Publicación Acceso abierto Prototipo de software de extracción de contexto de referencias nombradas en documentos científicos(Universidad del Valle, 2025) Otero, Daniel; Gutierrez de Piñerez Reyes, Raúl ErnestoEste trabajo presenta el diseño e implementación de un prototipo de software para el análisis automático del contexto semántico de referencias en textos científicos. El enfoque híbrido propuesto integra técnicas de procesamiento de lenguaje natural, sistemas de recuperación aumentada por generación (RAG) y agentes inteligentes basados en modelos de lenguaje grandes (LLMs). La metodología desarrollada implementa un pipeline de cinco etapas: extracción estructurada de contenido PDF, chunking y vectorización semántica, construcción de bases vectoriales duales, sistema multi-agente especializado, y evaluación comparativa. El sistema integra cinco LLMs (GPT-4o Mini, Gemini- 2.0 Flash, Deepseek R1 Distill Qwen 32B, Ministral 8B 2410, y Llama-3.3 70B Instruct) para analizar el contexto de citas bibliográficas. Los resultados experimentales demuestran la efectividad del enfoque multiagente, con consistencia temporal robusta (diferencia máxima de latencia de 0.22 segundos entre modelos) y especialización por tipo de consulta. Ciertos modelos mostraron mayor eficiencia en tareas específicas como localización de referencias y ana´lisis de herramientas, versus análisis metodológico y comparativo. Las contribuciones principales incluyen: un framework práctico para análisis semántico automatizado de citas, evaluación comparativa de LLMs en tareas de comprensión científica, y demostración de la viabilidad de sistemas RAG multi-agente para análisis de literatura académica.