Resumen. En el presente trabajo se desarrollan dos modelos para detectar el grado de similitud semantica entre pares de sentencias. El primer modelo esta basado en aprendizaje supervisado, este utiliza un vector compuesto por dieciseis caracteristicas para la representacion de cada par de sentencias, con el que se entrena un clasificador. El segundo es un modelo no supervisado, el cual, basa su funcionamiento en la reconstruccion de una de las sentencias por medio de la otra, apoyandose para esto en los sinonimos de las palabras que las componen. Los dos modelos fueron probados para los idiomas ingles y espanol, y presentan un desempeno aceptable para ambos idiomas.