La visión por computadora ofrece un enfoque prometedor para automatizar la observación del comportamiento animal, contribuyendo así a mejorar el bienestar animal y la gestión precisa del ganado. Sin embargo, la ausencia de definiciones de comportamiento estandarizadas limita la precisión y la generalizabilidad de los modelos de inteligencia artificial utilizados para el reconocimiento de comportamientos. Este estudio aplicó técnicas de procesamiento de lenguaje natural para analizar 655 definiciones de comportamiento relacionadas con la alimentación, la bebida, el descanso y el movimiento, según se informa en la literatura de investigación sobre ganado publicada entre 2000 y 2023. Los análisis de agrupamiento y estructurales revelaron patrones semánticos consistentes en las categorías de comportamiento. Los comportamientos de alimentación y bebida se definieron de manera concisa en 6-10 palabras, incluyendo los elementos semánticos de partes del cuerpo, acciones y objetos de acción. Los comportamientos de descanso y movimiento se describieron en 6-15 palabras. El comportamiento de descanso se definió por acciones y objetos de acción, mientras que los comportamientos de movimiento se caracterizaron solo por palabras de acción. Al integrar estas definiciones estructuradas en los prompts, ChatGPT-4o logró un puntaje promedio de correspondencia de 4.53 sobre 5 en una tarea de anotación de comportamiento de lechones basada en imágenes. Estos hallazgos destacan el valor de las definiciones de comportamiento estandarizadas para apoyar modelos de reconocimiento de comportamiento más precisos y generalizables para la agricultura de precisión en ganado.