2.6.1. Recuperación y evaluación Web
2.61. Caracterización y etapas
2.6.2. El proceso de la recuperación en entornos informáticos
2.6.3. Buscadores generales (directorios, motores de búsqueda, Google)
2.6.4. Internet
2.6.5. Redes semánticas
Definición. Desde finales de los sesenta –Quillian (1968) y Shapiro & Woddmansee (1971)–, la lingüística ha intentado construir lexicones, es decir, bases de datos léxicas, estructurados a partir de las relaciones lingüísticas de sus elementos. Los lexicones permiten comunicarse a los hombres con las máquinas, puesto que son el apoyo para procesar el lenguaje natural y «ocuparse» (describir, procesar, almacenar, etc.) del «mundo real». Algunos de los espacios fundamentales de aplicación son la traducción automática (Systran, Metal, Eurotra), la creación de lexicones automatizados (Multilex, Acquilex, WordNet), de corpora, búsqueda semántica, etc.
Entre los diferentes tipos de representación del conocimiento (reglas de producción, lógica preposicional, marcos, representación múltiple) empleados en inteligancia artificial, las redes semánticas se especializan en mostrar en forma de grafo las mencionadas interrelaciones lingüísticas entre los conceptos y sus propiedades. En un grafo de estas características, los nodos representan conceptos (en forma de término) y los arcos, flechas o aristas que los relacionan describen sus interrelaciones.
Existen tres tipos de redes semánticas:
1. Redes IS-A. Es el principal y el sinónimo de red semántica. Es una representación jerárquica taxonómica, cuyos enlaces entre nodos están etiquetados.
2. Mapas conceptuales. En los años setenta, J. D. Novack desarrolló la idea de «mapa conceptual», que dio origen a nuevas formas de abordar el pensamiento y a una corriente denominada Constructivismo. J. F. Sowa desarrolló en 1984 el grafo conceptual como un sistema de representación del conocimiento basado en la semántica y la lógica de C. Sanders Peirce. En el sistema de grafo conceptual de Sowa, no se etiqueta las relaciones, pero distingue dos tipos de nodos: de conceptos y de relaciones. Pueden dibujarse en forma lineal (textual) o en diagrama, con rectángulos, círculos y flechas.
La diferencia entre mapas (o grafos) de conceptos y de ideas radica en que éstos muestran la jerarquización de ideas en forma de árbol e incluyen vínculos entre ellos, de manera que se manifiesten las relaciones entre las ideas en una sola imagen, lo que permite ordenarlas con mayor facilidad. En la actualidad, existen numerosos programas para ordenar el pensamiento y se han vuelto imprescindibles para organizar la escritura hipertextual previendo los saltos de navegación, así como para el trabajo con Inteligencia Artificial.
El marco lingüístico cognitivo supone que, para comprender una situación desconocida, empleamos una experiencia previa almacenada en la memoria, es decir, un «marco» o estructura mental que conforma nuestra forma de comprender el mundo. El psicólogo M. Minsky (1975) desarrolló la «Frame theory». El marco es un sistema de representación de una situación estereotipada mediante una estructura compleja de datos («nodos»), sus propiedades y sus relaciones. Un marco es un conjunto de atributos (relaciones booleanas) y de valores. Los puntos de unión de los enlaces son parte de la etiqueta del nodo. Esta teoría es un desarrollo de las redes caracterizado por la precisión, representación de jerarquías, activación dinámica de procesos, modularidad y las herencias. Según Minsky, el marco o patrón (estructuras fijadas en la memoria) es preexistente. Cuando se reutiliza, se las manipula para hacerlas coincidir con la realidad que se aborda. Los marcos representan clústeres de conocimiento y patrones de expectativas. Se aplican en diversa medida a distintos campos (hay marcos ideológicos, económicos, informáticos, etc.). De hecho, están muy relacionados con los scripts. Sus características y su aplicación por dominios de especialidad los vuelve muy interesantes como punto de partida en el desarrollo de ontologías y en la gestión terminográfica. Son fundamentales en algunas bases de datos terminológicas, como OntoTerm. [Para una aplicación ideológica práctica, echa un vistazo a este best-seller de Lakoff.]
En el desarrollo de una red semántica, las preguntas sobre la información que se quiere obtener o compartir se realizan sobre las conexiones entre los diferentes términos o conceptos claves. Estos se relacionan y jerarquizan a partir de las relaciones. Cuando estas son válidas (suele decirse que está contrastadas o «aceptadas científicamente»), se genera una «información significativa» que denominamos en general «conocimiento».
Las relaciones semánticas pueden ser de varios tipos. La hiponimia e hiperonimia reflejan una clasificación. El hiperónimo (p. ej., «mamífero») es el término general, una superclase que ofrece el conjunto de rasgos que definen un conjunto de conceptos: el hipónimo (p. ej., «perro», «elefante») es un término que posee todos los rasgos semánticos del hiperónimo, pero que posee algún rasgo diferente la clase que lo individua; la meronimia y holonimia son relaciones asimétricas metonímicas entre dos términos (dedo es merónimo de pie; pierna es holónimo de pie); la homonimia es la relación de identidad formal de dos diferntes conceptos; la sinonimia es la relación de identidad de sentido de dos términos; los cuasi-sinónimos implican una sinonimia limitada por el contexto de uso (ISO 12.620); etc. Estas relaciones forman parte del control de términos en los lenguajes documentales y permiten ordenar onomasiológicamente un campo temático.
El desarrollo de los nuevos buscadores parten de fusionar los sistemas actuales con un desarrollo de las redes semánticas a partir de «entidades» dentro de las bases de datos. Esto permitirá relacionar de forma compleja millones de datos y construir respuestas lingüísticas, en lugar de devolver listas de enlaces. Un ejemplo es la adquisición en 2010 de Metaweb por Google.
[Prácticas. Echa un vistazo a cómo funciona Metabase. | Visita el recurso PuertoTerm de Ecolexicon, un tesauro visual basado en la semántica de marcos cognitivos. Busca «río» y pasa el puntero por las relaciones con otros términos. Navega a través de ellos y acerca el puntero para ver las definiciones. Comprueba en la columna izquierda la estructura de dominios y la traducción de los términos al inglés y alemán. || De manera más sencilla, podemos extrapolar este sistema de conocimiento al análisis de las redes sociales: la relación entre nodos se expresa aquí simplemente como «ser amigo de», «comunicarse con» o «pertenecer a un grupo». Esto permite analizar un entorno electrónico y conocer una red de intereses y amistad. Prueba a conocer tu entorno en tu Facebook, a través de lo que tienes en común con amigos de amigos, o en el Fotolog de un amigo. Existen sistemas de análisis mucho más complejo, como Pajek, que permiten incluso analizar las relaciones electrónicas de los trabajadores en una red]
Herramientas de redes semánticas
Macromimetics (Gatherer) http://www.cpm.mmu.ac.uk/jom-emit/1997/vol1/gatherer_dg.html
Ontologos.org http://www.ontologos.org/
SDR NetWorking http://web.salleurl.edu/arc/
Biology Lessons SemNet Download http://www.biologylessons.sdsu.edu/ta/about/semnetdown.html
TheBrain.com http://www.thebrain.com/#-43
Herramientas gratuitas para crear mapas de ideas
CmapTools http://cmap.ihmc.us
FreeMind http://freemind.sourceforge.net/wiki/index.php/Main_Page
Gliffy http://gliffy.com/
Knowledge Manager http://www.knowledgemanager.it/
MindMapper http://www.mindmapper.com/
[Prácticas. Conoce los conceptos básicos de los mapas heurísticos o de ideas y a su creador, el psicólogo Tony Buzan. Utiliza alguna de las aplicaciones y reflexiona como puede ayudar a la hora de redactar y de desarrollar tormentas de ideas.]
[Prácticas. Visita Web Semántica e Hypertext y lee algunos artículos sobre documentación, web semántica y procesamiento del lenguaje natural]