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Intervenciones
Palabras
Oradores
Bigramas f≥3
Sent. positivo

Red semántica dirigida construida a partir de los bigramas con frecuencia ≥ 3 en las intervenciones sustantivas de la sesión. El tamaño de los nodos refleja su PageRank en la red; el grosor de las aristas indica la frecuencia de co-ocurrencia secuencial. Los nodos centrales revelan el campo semántico dominante.

Simulación física · Arrastra nodos · Rueda para zoom

Nodos por PageRank

Bigramas y trigramas extraídos del corpus de intervenciones sustantivas. Los bigramas representan pares de conceptos recurrentes; los trigramas, tríadas con mayor exigencia de co-ocurrencia y, por tanto, mayor significación semántica. Haz clic sobre cualquier fila para abrir la red semántica resaltando la palabra.

Bigramas (f ≥ 4)

Trigramas (f ≥ 3)

Sentimiento por intervención. Score en [−1, +1]. Se aplican dos métodos en paralelo: un diccionario léxico simple (cuenta palabras positivas y negativas; interpretable pero ciego a la negación y al contexto) y un transformer multilingüe (pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis, RoBERTa preentrenada en español). El selector cambia la métrica activa en el gráfico, la lista por orador y la barra global.

Método:
Léxico Transformer

Distribución global

Sobre intervenciones sustantivas (≥35 palabras) de la sesión.

Por orador

Ordenar:

Mayores divergencias léxico vs. transformer

Oradores donde ambos métodos discrepan más en esta sesión. Suele ocurrir cuando el discurso usa fórmulas positivas (respaldo, valoro, agradezco) pero el contenido es crítico — el transformer captura el contexto que el diccionario no ve.

Orador Léxico Transformer Δ

Palabras distintivas por orador calculadas mediante TF-IDF. Identifica los conceptos que caracterizan a cada parlamentario respecto del resto del corpus de la sesión. La primera palabra es la de mayor peso TF-IDF. Solo las palabras que también aparecen en la red semántica son clicables (se resaltan al pasar el cursor); haz clic para abrirlas en la red.

Cada intervención sustantiva del periodo 2026-2030 se vectoriza con un transformer multilingüe (paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, 384 dimensiones) y se proyecta con UMAP (métrica coseno, n_neighbors=15, min_dist=0.1). Los puntos cercanos comparten campo semántico; los lejanos hablan de cosas distintas. 151 intervenciones de las sesiones procesadas hasta la fecha.

2D 3D
Colorear por:

En 2D, arrastra para mover y rueda para zoom. En 3D, arrastra para rotar; rueda para zoom; doble clic para reiniciar la vista. Haz clic en un partido de la leyenda para ocultarlo o mostrarlo; doble clic en uno para aislarlo (y doble clic de nuevo para volver a mostrar todos).

Frecuencias absolutas de términos en el corpus de intervenciones sustantivas. Se excluyen stopwords del español y vocabulario procedural parlamentario. Las palabras presentes en la red semántica son clicables.

Nube Lista

Metodología

Procesamiento de texto

Tokenización en español con filtrado de stopwords. Frecuencias unigramas, bigramas y trigramas se calculan con nltk. La red semántica se construye con networkx a partir de las co-ocurrencias secuenciales; el peso de cada nodo es su PageRank en la red dirigida.

Sentimiento y embeddings

Sentimiento por diccionario léxico (interpretable; gold standard en ciencia política) y por transformer (RoBERTuito vía pysentimiento). Embeddings con sentence-transformers y proyección 3D con UMAP métrica coseno.

Fuente

Diario de Sesiones de la Cámara de Diputadas y Diputados (camara.cl). Procesamiento: Centro de Estudios Públicos, C22.