https://doi.org/10.37815/rte.v37nE1.1351

Artículos originales

Modelado Semántico de Emergencias del ECU 911 con NLP y
Ontologías

Semantic Modeling of ECU 911 Emergencies Using NLP and Ontologies

Danny Leonardo Paltin Chica1
https://orcid.org/0009-0007-2668-6134,
Juan Diego Mejía Mendieta1 https://orcid.org/0009-0008-7388-3576, Marcos Orellana1 https://orcid.org/0000-0002-3671-9362, Jorge Luis

Zambrano-Martinez1 https://orcid.org/0000-0002-5339-7860

1Universidad del Azuay, Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática (LIDI),
Cuenca, Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked], [email-masked]

.

Esta obra está bajo una licencia
internacional

Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0

Enviado: 2025/06/27 Aceptado: 2025/08/20
Publicado: 2025/10/15

Resumen

Este estudio propone un marco híbrido novedoso para
la representación del conocimiento en emergencias, integrando
procesamiento del lenguaje natural (PLN), ontologías OWL y reglas SWRL para procesar datos no
estructurados del Servicio de Seguridad Integrado de Ecuador (ECU 911). La principal
aportación radica en la combinación única de modelos
avanzados de PLN como BERT para reconocimiento de entidades nombradas y
XLM-RoBERTa para clasificación
semántica sin entrenamiento previo, con un modelo ontológico formalmente
validado desarrollado en Protégé y una
implementación lógica paralela en Prolog
utilizando el paradigma
objeto-atributo-valor. A diferencia de trabajos anteriores, este enfoque aborda
específicamente el reto de transformar las transcripciones crudas de
llamadas de emergencia en conocimiento accionable mediante: (1) la automatización
de la extracción de entidades (localizaciones, personas) y la
categorización semántica de incidentes, (2) la generación
de reglas de decisión interpretables a través de árboles
de decisión y (3) la habilitación de la interoperabilidad entre
paradigmas mediante motores de inferencia sincronizados en OWL/ SWRL y Prolog. La
validación experimental con consultas SPARQL/SQWRL y el razonador Pellet demostró una precisión del 96.7 % en la inferencia de prioridades de emergencia, como emergencias médicas, superando a métodos independientes basados en PLN o en ontologías.

Este trabajo avanza
en la inteligencia artificial semántica para la respuesta ante emergencias, al unir
el análisis de textos no estructurados con el razonamiento formal, ofreciendo una solución
escalable para el apoyo a la toma de decisiones en escenarios críticos.

Palabras clave: procesamiento del lenguaje
natural, ontologías OWL, gestión de emergencias,

reglas SWRL, inferencia semántica.

Abstract

This study proposes a novel hybrid framework for knowledge representation
in emergencies, integrating Natural
Language Processing (NLP),
OWL ontologies, and SWRL rules to process unstructured data from Ecuador's Integrated Security Service (ECU 911). The key contribution lies in the unique combination
of advanced NLP models such as BERT for Named Entity
Recognition and XLM-RoBERTa for zero-shot semantic
classification, with a formally validated ontological model developed in Protégé
and a parallel logical implementation in Prolog using the Object-Attribute-Value paradigm. Unlike prior
works, this approach specifically addresses the challenge of transforming raw emergency call transcripts into actionable knowledge by

(1) automating entity extraction (locations, persons) and semantic categorization of incidents,

(2) generating interpretable decision rules via decision trees, and (3) enabling cross-paradigm interoperability through synchronized OWL/SWRL and Prolog inference engines. Experimental
validation
with SPARQL/SQWRL queries and the
Pellet reasoner demonstrated 96.7% accuracy in inferring emergency priorities such as medical emergencies, outperforming standalone NLP or
ontology-based methods. This
work advances semantic AI for emergency response
by bridging
unstructured text analysis with formal reasoning, offering a scalable solution for real-time decision support in critical scenarios.

Keywords: Natural Language
Processing, OWL ontologies, emergency
management, SWRL rules, semantic
reasoning.

Introducción

En la era
digital contemporánea, la tecnología ha transformado la
gestión de emergencias; sin embargo, persiste una brecha crítica en la integración de los datos no estructurados, como las transcripciones de
llamadas de emergencia, con sistemas de decisión en tiempo real. Centros de atención de
emergencias, como el Servicio Integrado de Seguridad (ECU 911), enfrentan el
desafío crítico de procesar volúmenes masivos de datos no
estructurados, provenientes principalmente de llamadas y mensajes de los ciudadanos, así como información textual heterogénea de manera automática, interpretable y semánticamente interoperable. Esta desconexión limita su aplicabilidad en escenarios
operativos donde la velocidad y precisión son críticas. Por lo
tanto, la explotación efectiva de esta información, mediante su
extracción, estructuración y
análisis, podría optimizar significativamente la toma de
decisiones y la eficiencia operativa en contextos de emergencia (Imran et al., 2015).

En este escenario, el procesamiento del lenguaje natural
o Natural Language
Processing (NLP) emerge como una herramienta indispensable para el tratamiento automatizado de textos.
Técnicas como el reconocimiento de entidades nombradas o Named Entity Recognition (NER)
y la clasificación textual permiten
identificar componentes semánticos clave como ubicaciones geográficas, tipos de incidentes
y actores involucrados, en flujos de datos heterogéneos (Rudra et al., 2015; Young
et al., 2018). No obstante, la mera extracción de información
resulta insuficiente sin un marco formal que facilite su
integración, interpretación y reutilización. Es
aquí donde

la gestión del conocimiento adquiere relevancia, al
proveer metodologías para organizar el conocimiento mediante
estructuras computables, como las ontologías (Schreiber, 2008). Estas no solo modelan conceptos y sus relaciones jerárquicas, sino que también permiten inferir nuevo conocimiento
a través de razonadores lógicos (Staab
y Studer, 2013).

El presente artículo propone un
enfoque híbrido que combina técnicas avanzadas de NLP con representación ontológica para modelar escenarios de emergencia reportados al ECU 911. A partir
de un conjunto de datos o dataset, compuesto por identificadores de llamadas y
transcripciones de alertas,
se aplicaron modelos
de NLP preentrenados para generar un corpus
estructurado, enriquecido mediante árboles de decisión que
identifican patrones y reglas de clasificación. Posteriormente, estas
reglas se formalizaron en una ontología desarrollada en Protégé, implementando además un
módulo de razonamiento automático en Prolog
bajo el paradigma objeto-atributo-valor (OAV).

La contribución fundamental de este trabajo
radica en demostrar cómo la sinergia
entre NLP y ontologías puede transformar datos textuales no estructurados en bases de conocimiento
dinámicas, capaces de soportar inferencias automáticas y mejorar
la eficacia en la gestión de emergencias. Este avance no solo tiene implicaciones prácticas inmediatas para sistemas como el ECU 911, sino que también sienta bases metodológicas para futuras aplicaciones en inteligencia
artificial (IA) semántica.

Este artículo se organiza de la siguiente manera: en la sección 2 se revisan los antecedentes y contribuciones previas
en el ámbito de la representación del conocimiento para emergencias.
En la sección 3 se detalla la metodología propuesta, describiendo
las fases de procesamiento de datos, modelado
ontológico e implementación de reglas de inferencia. Posteriormente, en la sección 4 se
analizan los resultados obtenidos, validando la eficacia mediante pruebas experimentales y consultas semánticas. Finalmente, en la sección 5 se sintetizan las conclusiones
derivadas del estudio y se proponen
líneas futuras de investigación para extender las capacidades
del modelo.

Trabajos Relacionados

La revisión sistemática de la literatura constituye un pilar fundamental para contextualizar investigaciones en el ámbito de la IA aplicada a emergencias. En los últimos años, la convergencia entre NLP y
representación del conocimiento ha emergido como un paradigma
transformador para la gestión de crisis, particularmente en el
análisis de datos no estructurados provenientes de ciudadanos.

El trabajo de Imran
et al. (2015) estableció un marco de referencia para el análisis
de redes sociales en desastres, demostrando cómo técnicas de NLP como clasificación de mensajes
y NER permiten
identificar eventos, ubicaciones geográficas y tipos de incidentes en tiempo real.
Avances recientes
en modelos del lenguaje han elevado la precisión de estas tareas. Thodupunuri et al. (2025) implementaron una arquitectura basada en
representaciones de codificador bidireccional de transformers
o Bidirectional Encoder Representations from Transformers
(BERT) optimizada con AdamW, logrando
un 83.32 % de exactitud en la clasificación de tuits
sobre desastres. Su enfoque integraba NER para extraer entidades
críticas y las visualizaba en mapas
interactivos mediante Streamlit,
complementado con un chatbot para asistencia
inmediata.

En cuanto a NER, Keraghel et al. (2024)
realizaron una evaluación comparativa de

modelos transformer y modelos grandes
del lenguaje o Large Language Models (LLMs),

utilizando el corpus CoNLL-2003 como punto de referencia o benchmark.
Sus hallazgos coinciden con Hu et al.
(2024), quienes enfatizan que, pese al surgimiento de técnicas de
aprendizaje profundo o deep learning, conjuntos
de datos anotados
manualmente siguen siendo esenciales
para validar la generalización de los modelos en dominios
específicos como emergencias.

La representación formal del
conocimiento ha sido explorada mediante ontologías de dominio. Le et al.
(2024) propusieron un sistema basado en el lenguaje de ontologías web o
Web Ontology Language (OWL) que integra datos
históricos de desastres de la base de datos de eventos de emergencia o Emergency Events Database (EM-DAT)
con minería de similitud
semántica, permitiendo identificar patrones entre crisis pasadas y
emergencias activas. Su ontología no solo organiza jerárquicamente conceptos, sino que también facilita la recuperación
de casos análogos mediante métricas de similitud.

La capa inferencial ha sido abordada por
Shukla et al. (2023) mediante ontología de
gestión de desastres
o Disaster Management Ontology (DMO), que combina
una base estática en OWL con un
módulo dinámico del lenguaje de reglas para la web
semántica o Semantic Web Rule Language
(SWRL). Este diseño bifásico permite, por un lado, codificar conocimiento
taxonómico y, por otro, ejecutar
inferencias para asignar
responsabilidades o priorizar acciones durante una crisis.

Si bien los estudios revisados
demuestran avances significativos, persisten desafíos en la
integración de flujos de datos heterogéneos y la
validación de ontologías en escenarios operativos reales. Por lo tanto, a través de este trabajo se analizan aquellas limitaciones mediante
una metodología que combina modelos NER y de clasificación
con una ontología en Protégé,
enriquecida con reglas
lógicas en Prolog. A diferencia de propuestas anteriores, este enfoque se centra en transcripciones de los audios
de emergencia del ECU 911, lo que permite validar la capacidad inferencial del
sistema mediante casos de uso concretos.

Materiales y Métodos

El diseño de este trabajo se
basó en una metodología sistemática
estructurada en seis fases iterativas, como se puede observar en la Figura 1,
que comprende: i) comprensión de los
objetivos y requisitos, ii) análisis y
exploración de los datos, iii)
preprocesamiento y transformación de los datos, iv)
modelado y formalización ontológica, v) evaluación de
resultados y vi) implementación de la solución optimizada. A
continuación, se describen las etapas ejecutadas en este trabajo.

Figura 1

Cronograma de ensayo
de prueba de campo

Comprensión de los objetivos
y requisitos

El presente estudio tuvo como objetivo principal desarrollar un marco metodológico para estructurar y representar conocimiento a partir de datos textuales no estructurados provenientes de llamadas de emergencia recibidas por el ECU 911. Esta iniciativa buscó mejorar la comprensión del dominio
de las llamadas de emergencias a través de la implementación de técnicas de NLP
y representación del conocimiento, con el fin de facilitar inferencias automáticas que respalden
la toma de decisiones.

Para
alcanzar este propósito, se estableció un enfoque multidisciplinario que integró las siguientes etapas: i) identificación automática de entidades nombradas a partir del texto transcrito
de los audios por parte
de los alertantes; ii)
clasificación semántica de las emergencias mediante modelos de aprendizaje automático; iii) generación de reglas de decisión basadas
en árboles de clasificación implementados en RapidMiner;
y iv) representación formal del conocimiento
mediante una ontología OWL desarrollada
en Protégé, utilizando un marco de
descripción de recursos o Resource Description Framework (RDF) como modelo de datos.

Adicionalmente, el proyecto
incorporó el uso de reglas SWRL para inferir de forma automática la gravedad primordial de cada emergencia, así como una representación alternativa del conocimiento en formato
Objeto-Atributo-Valor (OAV) implementada en Prolog,
lo que permite comparar los resultados de diferentes enfoques de representación. Finalmente, se diseñó
un protocolo de validación basado en razonadores
semánticos y consultas estructuradas para evaluar la consistencia y
precisión de las inferencias automáticas generadas por el
sistema. Este enfoque integral permitió transformar datos textuales no
estructurados en conocimiento formalizado.

Análisis y exploración de los datos

El conjunto de datos utilizado para este
estudio proviene de la transcripción de las llamadas de emergencia que
tienen en el ECU 911 de la coordinación zonal seis y son datos sensibles, lo que implica consideraciones
éticas críticas respecto a la privacidad, confidencialidad y anonimización de la información personal. De este modo, mil llamadas transcritas se utilizaron
como un conjunto
inicial compuesto por tres atributos fundamentales (Orellana et al., 2025):
i) TRA_ID, que corresponde a un identificador único para cada llamada; ii) el texto del alertante, que contiene la descripción narrativa del incidente registrada por el operador del ECU 911; y iii) la clave del incidente, que representa la clasificación asignada a cada emergencia, y está dividida
en dos categorías, siendo los incidentes con alertas de alta prioridad o rojas y los incidentes con alertas bajas que incluyen a llamadas de emergencia con
prioridad amarilla, naranja y verde (Orellana, Molina Pinos et al., 2025). Cabe
destacar que, si bien el dataset incluía esta última variable, su
utilidad se limitó a servir como etiqueta supervisada durante el
entrenamiento del modelo de árbol de decisión, en lugar de emplearse directamente como fuente de conocimiento.

Un análisis preliminar del texto
de los alertantes permitió identificar la
presencia de información semánticamente relevante para la
estructura del conocimiento, menciones a entidades clave como personas, ubicaciones geográficas y categorías específicas de emergencias.
Siendo así, se justificó la implementación de
técnicas avanzadas de NLP, cuyo objetivo fue enriquecer los datos originales mediante la identificación y extracción sistemática de elementos
semánticos. La transformación de datos textuales
no estructurados en información normalizada y categorizada
constituyó un paso primordial para generar representaciones formales del
conocimiento.

Preprocesamiento y transformación de los datos

El proceso de preparación de
datos fue orientado hacia el enriquecimiento semántico del conjunto de
datos original a través de la implementación de dos modelos de
aprendizaje automático preentrenados. De este
modo, se aplicó un modelo de NER propio denominado dannyLeo16/ner_model_bert_base1, basado en la arquitectura BERT para español. Se escogió este
modelo por su capacidad de comprensión contextual, en particular por la
habilidad para identificar y clasificar entidades según su significado
dentro del texto, independientemente de
su forma superficial. A través de este modelo propio, se garantiza que
los datos sean anonimizados para evitar la identificación de individuos involucrados en situaciones de crisis.
La configuración de este modelo fue de 2e-5 para la ratio de
aprendizaje, 8 de batch size
y 3 épocas, siendo las típicas configuraciones para NER (Young et al., 2018). Este proceso permitió
la extracción sistemática de entidades relevantes, como personas (PER) y ubicaciones (LOC), que posteriormente fueron
integradas al conjunto de datos.

Después, se implementó un modelo de clasificación semántica basado en la arquitectura
XLM-RoBERTa con
el nombre de joeddav/xlm-roberta-large-xnli,
utilizando un enfoque de clasificación
zero-shot con un umbral de  0.7 para categorizar emergencias con alta confianza estadística. Esta
técnica resultó adecuada para el dominio de emergencias, debido a
que permitió categorizar cada texto de alerta en las clases predefinidas
como asalto, emergencia médica, accidente, entre otras alertas,
sin requerir un proceso de entrenamiento específico con datos etiquetados. La combinación de los dos modelos preentrenados proporcionó una capa de información semántica
estructurada que facilitó los procesos posteriores de modelado y
representación del conocimiento.

Modelado y formalización ontológica

El proceso de modelado se implementó mediante
un enfoque sistemático que combinó
técnicas de minería de datos y representación del
conocimiento. Inicialmente, se aplicó un algoritmo de árbol de decisión utilizando la plataforma RapidMiner sobre
el conjunto de datos
enriquecido, lo que permitió identificar patrones significativos y
extraer reglas interpretables basadas en las características
semánticas previamente inferidas del texto.

Figura 2

Generación del árbol de
decisión en RapidMiner

Validación Cruzada  Reglas de Asociación

Previo al entrenamiento del modelo, se ejecutó una fase de limpieza y normalización de datos que incluyó la eliminación de símbolos especiales y corrección de errores de tokenización

1 https://huggingface.co/dannyLeo16/ner_model_bert_base

originados por los modelos NER, la consolidación de entidades fragmentadas mediante técnicas de
unificación léxica, la normalización textual
sistemática que abarcó la estandarización de caracteres, espacios y formatos de escritura y la creación de variables binarias como tienePersona, tieneCategoria, involucraPersona
y tieneUbicacion para cuantificar la presencia de
entidades detectadas. Este proceso garantizó la calidad y consistencia
de los datos de entrada para el modelado predictivo.

El modelo de árbol de
decisión se configuró utilizando como variable la clave de
emergencia, empleando como predictores las categorías semánticas inferidas y los indicadores
de presencia de entidades, a través del proceso explicado en la Figura
2.

Del análisis resultante, se derivaron reglas de clasificación fundamentales como elementos del árbol, que posteriormente se
formalizaron en el lenguaje SWRL para
su integración en el sistema ontológico, como se presenta en el
Listado 1. Estas reglas establecieron correlaciones específicas entre las características de las emergencias y su nivel de prioridad, como se evidencia
en las relaciones inferenciales entre categorías y claves de
atención.

Listado 1

Reglas de asociación

if CATEGORIA_EMERGENCIA = emergencia médica and TieneUbicacion > 0.500 then CLAVE ROJA (12 / 62 / 10 / 1)
if CATEGORIA_EMERGENCIA = asalto and TieneUbicacion > 0.500
then CLAVE NARANJA
(123 / 61 / 41 / 11)

if CATEGORIA_EMERGENCIA = persona herida
then CLAVE ROJA (7 / 45 / 6 / 1)

if CATEGORIA_EMERGENCIA = pelea and TienePersona > 0.500 then CLAVE NARANJA
(66 / 49 / 15 / 1) if
CATEGORIA_EMERGENCIA = incendio then CLAVE ROJA (3
/ 31 / 1 / 0)

if CATEGORIA_EMERGENCIA = robo then CLAVE NARANJA (20 / 7 / 1 / 0)

if TienePersona ≤ 0.500 and CATEGORIA_EMERGENCIA = pelea and TieneUbicacion ≤ 0.500
then CLAVE NARANJA
(3 / 1 / 1 / 1)

if CATEGORIA_EMERGENCIA = persona perdida
then CLAVE ROJA (71 / 87 / 27 / 8)

if TienePersona ≤ 0.500 and CATEGORIA_EMERGENCIA = pelea then CLAVE NARANJA (15 / 11 / 3 / 1)

if CATEGORIA_EMERGENCIA = accidente de tránsito then CLAVE NARANJA (43 / 28 / 25 / 1)

if CATEGORIA_EMERGENCIA = amenaza con arma and TienePersona > 0.500 then CLAVE ROJA (23 / 24 / 4 / 2)
else CLAVE ROJA (11
/ 14 / 3 / 0)

Para optimizar la representación
del conocimiento, se desarrolló un script en Python basado en la librería rdflib que automatizó la generación de la estructura ontológica. Este proceso
comprendió la definición de clases fundamentales, la
creación de propiedades de objeto y las propiedades de datos, como se puede ver en la Figura 3. Las reglas extraídas del árbol de decisión
fueron formalizadas en el lenguaje
SWRL para ser procesadas por el razonador, como se puede observar en la Tabla 1. La ontología resultante se
importó a Protégé v5.6.5 para su
validación mediante el razonador
Pellet, donde se verificó la correcta aplicación de las reglas SWRL y la
consistencia lógica del modelo de conocimiento.

Figura 3

Componentes de la ontología clasificados por jerarquías y propiedades

Tabla 1

Definición
de reglas SWRL

Reglas

Lenguaje SWRL

Emergencia médica con

ubicación →
Clave Roja

ex:Emergencia(?e) ^ ex:tieneCategoria(?e, ex:emergenciamedica) ^ ex:tieneUbicacion(?e,?u) -> ex:tieneClave(?e, ex:claveRoja)

Asalto con ubicación →

Clave Naranja

ex:Emergencia(?e) ^ ex:tieneCategoria(?e,
ex:asalto) ^ ex:tieneUbicacion(?e, ?u) ->
ex:tieneClave(?e, ex:claveNaranja)

Pelea con persona → Clave

Naranja

ex:Emergencia(?e) ^ ex:tieneCategoria(?e,
ex:pelea) ^ ex:involucraPersona(?e,
?p) -> ex:tieneClave(?e, ex:claveNaranja)

Accidente de tránsito →

Clave Naranja

ex:Emergencia(?e) ^ ex:tieneCategoria(?e, ex:accidentedetransito)
-> ex:tieneClave(?e, ex:claveNaranja)

Robo (con o sin ubicación/

persona) → Clave Naranja

ex:Emergencia(?e) ^ ex:tieneCategoria(?e, ex:robo) -> ex:tieneClave(?e, ex:claveNaranja)

Evaluación de resultados

El proceso de evaluación fue diseñado con una perspectiva integral que permitió validar la consistencia lógica y la eficacia del modelo propuesto. Para ello, se implementaron estrategias
complementarias de análisis que abarcaron distintos
niveles de representación y procesamiento
del conocimiento.

Por lo tanto,
la evaluación se centró en el análisis del sistema ontológico implementado en OWL. Las reglas SWRL, derivadas del
árbol de decisión, se integraron formalmente en la
ontología y se sometieron a un proceso
de validación exhaustivo mediante el razonador Pellet. Este proceso
permitió verificar la capacidad para inferir correctamente la propiedad tieneClave a partir de las características de cada emergencia. Por ende, la ejecución sistemática de consultas
en SPARQL y SQWRL fue incluida
y demostró tanto la coherencia semántica del modelo como su
capacidad para generar las inferencias esperadas en nuevos casos.

Para cuantificar el rendimiento
predictivo de la propuesta, se utilizó la métrica de
precisión, tomando en cuenta un conjunto de prueba estratificado del 20 % de instancias que no
participó en la generación de reglas del árbol de decisión. La verdad fundamental o ground truth para cada instancia fue la clave
del incidente que se asignó originalmente por los operadores del ECU
911 en el dataset original.
El razonador Pellet fue
empleado para procesar
cada instancia en ese conjunto e inferir automáticamente el valor de la propiedad
tieneClave. El porcentaje de precisión fue calculado a
través del número de claves inferidas correctamente y el
número de claves reales.

Como
contraparte al enfoque
ontológico, se desarrolló un modelo equivalente en Prolog utilizando la representación
objeto-atributo-valor (OAV). Esta implementación alternativa
permitió contrastar los resultados obtenidos mediante distintos
paradigmas de representación del conocimiento, verificar la consistencia
lógica de las reglas de inferencia y evaluar la portabilidad del
conocimiento a otros sistemas formales. Las consultas realizadas sobre esta
base de conocimiento lógico demostraron una concordancia con los resultados obtenidos en el sistema ontológico, reforzando la validez de las reglas derivadas del proceso de minería de datos.

La evaluación comparativa entre
los enfoques ontológico y lógico evidenció una
complementariedad metodológica, permitiendo la integración
sistemática de sus ventajas analíticas. Mientras que el enfoque ontológico demostró mayor expresividad semántica y capacidad de integración con estándares web, la versión Prolog destacó por su eficiencia

computacional y claridad lógica. Esta dualidad
validó los resultados desde perspectivas complementarias y estableció las bases para futuras mejoras
con respecto a la interoperabilidad entre diferentes
paradigmas de representación del conocimiento.

Implementación de la solución optimizada

El modelo de representación del conocimiento se implementó mediante
un enfoque dual que
combinó las ventajas
de los grafos semánticos con la programación lógica declarativa. Esta estrategia
permitió validar la robustez del sistema y garantizar su interoperabilidad en diferentes
entornos computacionales.

El núcleo del sistema
consistió en una ontología formal desarrollada en Protégé, estructurada como grafo de conocimiento siguiendo
los estándares RDF/OWL.
Esta ontología
capturó las relaciones semánticas entre los conceptos
fundamentales del dominio, como emergencias,
entidades participantes, categorías de incidentes y claves de prioridad.
La población de la ontología se realizó mediante un proceso sistemático utilizando la librería rdflib de Python, que transformó el dataset
procesado en tripletas RDF completas.

El sistema de inferencia se enriqueció con reglas SWRL derivadas del análisis mediante árboles de decisión, las cuales permitieron la determinación automática de claves de emergencia
basadas en las propiedades de cada instancia. La validación
formal se llevó a cabo mediante el
razonador Pellet, complementado con
baterías de consultas en SPARQL y SQWRL que verificaron tanto la
consistencia lógica como la capacidad inferencial del modelo.

Del mismo modo, se desarrolló una
representación alternativa en Prolog
utilizando el formato OAV, incluyendo la
codificación de hechos básicos que representaban instancias
concretas de emergencias, la traducción de las reglas
SWRL a cláusulas lógicas en Prolog y un conjunto
de predicados para consulta y verificación. Esto demostró la
portabilidad del conocimiento capturado, manteniendo la misma capacidad
inferencial que el sistema ontológico, pero con las ventajas
computacionales del paradigma lógico. Las consultas ejecutadas
confirmaron la equivalencia semántica entre ambas representaciones, validando así la consistencia del modelo
independientemente de su formalismo de implementación.

Resultados y Discusión

La implementación
del sistema de inferencia en Protégé demostró su eficacia al procesar automáticamente las instancias de
emergencia. Tras cargar la ontología completa y activar el razonador Pellet, se logró inferir
correctamente las claves
de emergencia en todas las instancias
evaluadas. La evaluación cuantitativa realizada sobre el conjunto de
pruebas y comparando las claves
inferidas por el razonador con las clasificaciones originales de los
operadores, se obtuvo una precisión del 96.7 % al inferir
la prioridad correcta.
Un caso representativo fue la
clasificación de una emergencia médica con ubicación
definida, pero sin clave explícita, que se categorizó
correctamente como claveRoja mediante la aplicación de la
regla SWRL correspondiente, como se observa en la Figura
4. Este resultado validó la capacidad del modelo para
replicar las decisiones humanas expertas en la clasificación de
emergencias.

El sistema fue sometido a una
batería de pruebas mediante consultas en SQWRL y SPARQL diseñadas para verificar distintos
aspectos funcionales. Las consultas ejecutadas en SQWRL permitieron comprobar
la consistencia de las inferencias realizadas. Una consulta específica
diseñada para recuperar todas las emergencias inferidas como claveRoja que involucraban personas demostró la correcta aplicación de las reglas de clasificación. Los

resultados mostraron una correspondencia exacta
entre las expectativas del modelo y las

inferencias realizadas por el sistema.

Figura 4

Consultas en SQWRL sobre claves inferidas

Mediante SPARQL se realizaron consultas de mayor
complejidad sobre el grafo RDF, incluyendo la identificación
de personas involucradas en emergencias de claveNaranja
con ubicaciones específicas o agregación de emergencias por tipo de clave, como se puede
observar en la Figura 5. Estas consultas no solo validaron
la correcta inferencia de claves, sino también
la integridad estructural del grafo de conocimiento y la precisión de
las relaciones semánticas establecidas.

Como complemento al enfoque
ontológico, se desarrolló una representación lógica
equivalente en Prolog bajo el paradigma Objeto-Atributo-Valor (OAV), con el objetivo de validar
la consistencia y portabilidad del conocimiento adquirido. Esta
implementación se cargó una muestra representativa de registros
seleccionados mediante muestreo aleatorio estratificado, asegurando la
cobertura de todas las categorías de emergencia identificadas.

Posteriormente, se codificaron las reglas de inferencia derivadas del árbol de decisiones, manteniendo una correspondencia con las reglas
SWRL de la ontología. Mediante
un conjunto de consultas
lógicas, se demostró que este enfoque alternativo alcanzó
una capacidad de clasificación idéntica a la del sistema
ontológico, validando la robustez del modelo, como se puede observar en
el Listado 2.

Figura 5

Consultas SPARQL sobre tripletas RDF

% Hechos

oav(emergencia2291, tieneCategoria, asalto). oav(emergencia2291,
tieneUbicacion, si). oav(emergencia2291,
tienePersona, si).

oav(emergencia2292, tieneCategoria, robo). oav(emergencia2292,
tieneUbicacion, si). oav(emergencia2292,
tienePersona, si).

oav(emergencia2293, tieneCategoria, asalto). oav(emergencia2293,
tieneUbicacion, si).

oav(emergencia2295, tieneCategoria, pelea). oav(emergencia2295,
tieneUbicacion, si). oav(emergencia2295,
tienePersona, si).

Listado 2

Inferencia lógica en Prolog

oav(emergencia2305, tieneCategoria, emergenciamedica).
oav(emergencia2305, tieneUbicacion,
si). oav(emergencia2305, tienePersona,
si).

oav(emergencia2306, tieneCategoria, pelea). oav(emergencia2306,
tieneUbicacion, si). oav(emergencia2306,
tienePersona, si).

oav(emergencia2307, tieneCategoria, pelea). oav(emergencia2307,
tieneUbicacion, si). oav(emergencia2307,
tienePersona, si).

oav(emergencia2310, tieneCategoria, asalto). oav(emergencia2310,
tieneUbicacion, si). oav(emergencia2310,
tienePersona, si).

oav(emergencia2296, tieneCategoria, amenazaconarma).
oav(emergencia2296, tieneUbicacion,
si). oav(emergencia2296, tienePersona,
si).

oav(emergencia2297, tieneCategoria, personaperdida).
oav(emergencia2297, tieneUbicacion,
si). oav(emergencia2297, tienePersona,
si).

oav(emergencia2298, tieneCategoria, personaperdida).
oav(emergencia2298, tieneUbicacion,
si). oav(emergencia2298, tienePersona,
si).

oav(emergencia2299, tieneCategoria, asalto). oav(emergencia2299,
tieneUbicacion, si). oav(emergencia2299,
tienePersona, si).

oav(emergencia2300, tieneCategoria, personaperdida).
oav(emergencia2300, tieneUbicacion,
si). oav(emergencia2300, tienePersona,
no).

oav(emergencia2301, tieneCategoria, amenazaconarma).
oav(emergencia2301, tieneUbicacion,
si). oav(emergencia2301, tienePersona,
no).

oav(emergencia2302, tieneCategoria, personaherida). oav(emergencia2302, tieneUbicacion,
si). oav(emergencia2302, tienePersona,
si).

oav(emergencia2303, tieneCategoria, incendio). oav(emergencia2303,
tieneUbicacion, si). oav(emergencia2303,
tienePersona, si).

oav(emergencia2304, tieneCategoria, personaherida). oav(emergencia2304, tieneUbicacion,
si). oav(emergencia2304, tienePersona,
no).

oav(emergencia2305, tieneCategoria, emergenciamedica).
oav(emergencia2305, tieneUbicacion,
si). oav(emergencia2305, tienePersona,
si).

oav(emergencia2306, tieneCategoria, pelea). oav(emergencia2306,
tieneUbicacion, si). oav(emergencia2306,
tienePersona, si).

oav(emergencia2308, tieneCategoria, pelea). oav(emergencia2308,
tieneUbicacion, si). oav(emergencia2308,
tienePersona, no).

oav(emergencia2311, tieneCategoria, personaperdida).
oav(emergencia2311, tieneUbicacion,
si). oav(emergencia2311, tienePersona,
no).

% Reglas

% Regla 1: emergencia médica con ubicacion →
clave roja

tiene_clave(E, claveRoja)
:- oav(E, tieneCategoria, emergenciamedica), oav(E, tieneUbicacion, si).

%
Regla 2: asalto con ubicación → clave naranja

tiene_clave(E, claveNaranja)
:- oav(E, tieneCategoria,
asalto), oav(E, tieneUbicacion,
si).

%
Regla 3: pelea con persona → clave naranja

tiene_clave(E, claveNaranja)
:- oav(E, tieneCategoria,
pelea), oav(E, tienePersona,
si).

%
Regla 4: accidente de tránsito → clave naranja

tiene_clave(E, claveNaranja)
:- oav(E, tieneCategoria, accidentedetransito).

%
Regla 5: robo → clave naranja

tiene_clave(E, claveNaranja)
:- oav(E, tieneCategoria, robo).

% Relación inferida
como OAV (opcional)

oav(E, tieneClave,
C) :- tiene_clave(E, C).

?- oav(E, tieneCategoria, personaperdida), oav(E, tienePersona, si)

E = emergencia2297 ; E = emergencia2298 ; false

?- tiene_clave(emergencia2291, Clave). Clave = claveNaranja
;

false

Conclusiones

Este estudio demuestra la viabilidad de
implementar un sistema integral de gestión del conocimiento para emergencias basado
en el procesamiento automatizado de informes textuales no estructurados del ECU
911, considerando implicaciones éticas críticas respecto a la privacidad, confidencialidad y anonimización de los datos. La metodología propuesta presenta
un marco híbrido novedoso, ya que combina modelos
avanzados de procesamiento del lenguaje natural (NLP)
con minería de datos, representación de conocimiento formal
y lógica, lo que ha permitido transformar eficientemente datos brutos en conocimiento estructurado y accionable.
Específicamente, la aplicación de modelos de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) y clasificación textual posibilitó la extracción automatizada de elementos semánticos clave como personas,
ubicaciones y categorías de emergencia, mientras que el uso de
árboles de decisión generó reglas interpretables para la
clasificación de incidentes.

La implementación dual en Protégé a través de ontologías OWL/SWRL
y en Prolog con formato Objeto-Atributo-Valor ha demostrado ser particularmente efectiva, proporcionando no solo una representación formal del conocimiento del dominio, sino también mecanismos robustos
de inferencia automática de prioridades de emergencia,
demostrando una precisión mayor al 96 % sobre un conjunto de pruebas
independientes. Las consultas realizadas en SQWRL y SPARQL han validado la capacidad del sistema para recuperar información compleja y realizar deducciones semánticas,
confirmando su potencial como herramienta de apoyo a la toma de decisiones.
Como trabajos futuros se pueden expandir la ontología mediante la
inclusión de dimensiones temporales, causales y operativas para modelar
escenarios complejos, así como la integración con sistemas multiagente para asistencia inteligente en la toma de
decisiones.

Reconocimientos y Declaraciones

Los autores desean agradecer al
Vicerrectorado de Investigaciones de la Universidad del Azuay por el apoyo financiero y académico, así
como a todo el personal de la escuela de Ingeniería de Ciencias de la
Computación, y el Laboratorio de Investigación y Desarrollo en
Informática (LIDI).

Los autores
declaran la contribución y participación equitativa de roles de
autoría para

esta publicación.

Los autores declaran
que, en la escritura del presente artículo, no se han utilizado
herramientas de inteligencia artificial.

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