Este artículo presenta un nuevo marco para modelar la curiosidad lectora, el deseo del lector de buscar información, desde la perspectiva del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Basándonos en la teoría de la brecha de información de Loewenstein, medimos la curiosidad lectora cuantificando las brechas de información semántica dentro de la estructura semántica de un texto. Aprovechando el modelado de temas basado en BERTopic y la homología persistente, analizamos la estructura topológica (elementos conectados, ciclos y brechas) de redes semánticas dinámicas derivadas de segmentos de texto y utilizamos estas características como indicadores indirectos de las brechas de información. Experimentalmente, recopilamos las calificaciones de curiosidad lectora para la novela "Los Juegos del Hambre" de S. Collins de 49 participantes y utilizamos las características topológicas del flujo de trabajo desarrollado como variables independientes para construir un modelo que prediga estas calificaciones. Los resultados demuestran una mejora significativa en el rendimiento de la predicción de la curiosidad lectora (73 % de varianza explicada) en comparación con el modelo base (30 % de varianza explicada), lo que valida la validez del método propuesto. Este estudio proporciona un nuevo método computacional para analizar la relación entre la estructura del texto y la participación del lector.