Actualmente, entre los millones de aplicaciones de Android, existen numerosos programas maliciosos que representan amenazas significativas para la seguridad y privacidad de las personas. Por lo tanto, es imperativo desarrollar enfoques para detectar malware de Android. Los métodos de detección de malware desarrollados recientemente suelen depender de diversas características, como secuencias de interfaz de programación de aplicaciones (API), imágenes y permisos, ignorando así la importancia del código fuente y los comentarios asociados, que generalmente no se incluyen en el malware. Por lo tanto, proponemos Android-SEM, que es un modelo de mejora semántica del código fuente de Android basado en aprendizaje por transferencia. Nuestro modelo propuesto se basa en la arquitectura Transformer para lograr un marco de preentrenamiento para generar comentarios de código a partir del código fuente de malware. El rendimiento del marco de preentrenamiento se optimiza utilizando una red generativa adversaria. Nuestro modelo propuesto se basa en un filtro basado en un modelo de regresión novedoso para retener comentarios y código fuente de alta calidad para una fusión de características pertinente a la mejora semántica. De manera creativa, y en contraposición a los métodos convencionales, incorporamos una máquina de soporte vectorial cuántica (QSVM) para clasificar código malicioso de Android combinando el aprendizaje automático cuántico y modelos clásicos de aprendizaje profundo. Los resultados demostraron que Android-SEM logra niveles de precisión del 99.55% y 99.01% para la detección de malware y la categorización de malware, respectivamente.