Esta investigación se centró en la automatización de la comprensión e identificación semántica de hallazgos para su clasificación en auditorías internas, utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural. Se analizaron informes de auditorías internas para extraer textos vinculados a no conformidades, fortalezas y oportunidades de mejora. Para optimizar la presentación del texto para diversos algoritmos, se examinaron métodos como bolsa de palabras (BoW), frecuencia de término-frecuencia inversa de documento (TF-IDF), así como representaciones de texto a través de vectores de palabras ...