Los errores de software son una preocupación notable para los desarrolladores y mantenedores. Cuando se detecta una falla tarde, cuesta más ser reparada. Para reparar el error que causó la falla del software, primero se debe conocer la ubicación del error. El proceso de encontrar los elementos defectuosos del código fuente que llevaron a la falla del software se llama localización de errores. Los enfoques efectivos para localizar automáticamente errores utilizando informes de errores son altamente deseables, ya que reducirían el tiempo de corrección de errores, disminuyendo consecuentemente los costos de mantenimiento del software. Con el aumento del tamaño y la complejidad de los proyectos de software, los métodos manuales de localización de errores se han vuelto tareas complejas, desafiantes y que consumen mucho tiempo, lo que motiva la investigación sobre técnicas automatizadas de localización de errores. Este documento presenta un modelo de localización de errores novedoso, que funciona en dos niveles. El primer nivel localiza las clases con errores utilizando un enfoque de recuperación de información y tiene dos subfases adicionales, a saber, la fase de puntuación de características a nivel de clase y la fase de puntuación final y clasificación a nivel de clase, que clasifica las clases con errores principales. El segundo nivel localiza los métodos con errores dentro de estas clases utilizando un enfoque de recuperación de información y tiene dos subfases, que son la fase de puntuación de características a nivel de método y la fase de puntuación final y clasificación a nivel de método, que clasifica los principales métodos con errores dentro de las clases localizadas. Un modelo es evaluado usando un conjunto de datos de AspectJ, y puede localizar y clasificar correctamente más de 350 clases y más de 136 métodos. Los resultados de la evaluación muestran que el modelo propuesto supera a varios enfoques de vanguardia en términos de las métricas de rango recíproco medio (MRR) y de precisión media (MAP) en la localización de errores a nivel de clase.