Red semántica

Una red semántica, o red de marcos, es una base de conocimiento que representa relaciones semánticas entre conceptos en una red. Esto se utiliza a menudo como una forma de representación del conocimiento. Es un grafo dirigido o no dirigido que consta de vértices, que representan conceptos, y aristas, que representan relaciones semánticas entre conceptos, mapeando o conectando campos semánticos. Una red semántica puede instanciarse como, por ejemplo, una base de datos de gráficos o un mapa conceptual. Las redes semánticas estandarizadas típicas se expresan como triples semánticos.

Las redes semánticas se utilizan en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, como el análisis sintáctico semántico y la desambiguación del sentido de las palabras. Las redes semánticas también se pueden utilizar como método para analizar textos extensos e identificar los temas y temas principales (p. ej., de publicaciones en redes sociales), para revelar sesgos (p. ej., en la cobertura de noticias) o incluso para mapear un campo de investigación completo.

Historia

Los ejemplos del uso de redes semánticas en lógica, gráficos acíclicos dirigidos como herramienta mnemotécnica, se remontan a siglos atrás. El primer uso documentado es el comentario del filósofo griego Porfirio sobre las categorías de Aristóteles en el siglo III d.C.

En la historia de la informática, Richard H. Richens, de la Unidad de Investigación de Idiomas de Cambridge, implementó por primera vez para computadoras las "Redes semánticas" para el cálculo proposicional en 1956 como una "interlingua" para la traducción automática de lenguajes naturales. Aunque la importancia de este trabajo y del CLRU solo se percibió tardíamente.

Las redes semánticas también fueron implementadas de forma independiente por Robert F. Simmons y Sheldon Klein, utilizando el cálculo de predicados de primer orden como base, después de inspirarse en una demostración de Victor Yngve. La "línea de investigación fue originada por el primer presidente de la Asociación de Lingüística Computacional, Victor Yngve, quien en 1960 había publicado descripciones de algoritmos para usar una gramática de estructura de frase para generar oraciones sin sentido bien formadas sintácticamente. Sheldon Klein y yo alrededor de 1962 -1964 quedaron fascinados por la técnica y la generalizaron como un método para controlar el sentido de lo que se generaba respetando las dependencias semánticas de las palabras tal como aparecían en el texto".Otros investigadores, sobre todo M. Ross Quillian y otros de System Development Corporation ayudaron a contribuir a su trabajo a principios de la década de 1960 como parte del proyecto SYNTHEX. Es de estas publicaciones en SDC que la mayoría de los derivados modernos del término "red semántica" citan como antecedentes. Trabajos destacados posteriores fueron realizados por Allan M. Collins y Quillian (p. ej., Collins y Quillian; Collins y Loftus Quillian). Aún más tarde, en 2006, Hermann Helbig describió completamente MultiNet.

A fines de la década de 1980, dos universidades holandesas, Groningen y Twente, comenzaron conjuntamente un proyecto llamado Knowledge Graphs, que son redes semánticas pero con la restricción adicional de que los bordes están restringidos a un conjunto limitado de relaciones posibles, para facilitar álgebras en el gráfico.. En las décadas posteriores, la distinción entre redes semánticas y grafos de conocimiento se desdibujó. En 2012, Google le dio a su gráfico de conocimiento el nombre de Knowledge Graph.

La red de enlaces semánticos fue sistemáticamente estudiada como un método semántico de redes sociales. Su modelo básico consiste en nodos semánticos, enlaces semánticos entre nodos y un espacio semántico que define la semántica de nodos y enlaces y reglas de razonamiento sobre enlaces semánticos. La teoría y el modelo sistemáticos se publicaron en 2004. Esta dirección de investigación se remonta a la definición de reglas de herencia para la recuperación eficiente de modelos en 1998 y Active Document Framework ADF. Desde 2003, la investigación se ha desarrollado hacia las redes sociales semánticas.Este trabajo es una innovación sistemática en la era de la World Wide Web y las redes sociales globales más que una aplicación o una simple extensión de la Red Semántica (Red). Su propósito y alcance son diferentes a los de la Red Semántica (o red). Las reglas de razonamiento y evolución y descubrimiento automático de enlaces implícitos juegan un papel importante en la Red de Enlaces Semánticos. Recientemente se ha desarrollado para soportar la Inteligencia Ciber-Físico-Social. Se utilizó para crear un método de resumen general. La red de enlaces semánticos autoorganizados se integró con un espacio de categoría multidimensional para formar un espacio semántico para admitir aplicaciones avanzadas con abstracciones multidimensionales y enlaces semánticos autoorganizados.Se ha comprobado que las Redes de Enlace Semántico juegan un papel importante en la comprensión y representación a través de aplicaciones de resumen de textos. La Red de Enlace Semántico se ha extendido del ciberespacio al espacio ciber-físico-social. La relación de competencia y la relación de simbiosis, así como sus roles en la sociedad en evolución, se estudiaron en el tema emergente: Inteligencia Ciber-Físico-Social

Se han creado formas más especializadas de redes semánticas para uso específico. Por ejemplo, en 2008, la tesis doctoral de Fawsy Bendeck formalizó la Red de similitud semántica (SSN) que contiene relaciones especializadas y algoritmos de propagación para simplificar la representación y los cálculos de similitud semántica.

Conceptos básicos de las redes semánticas

Una red semántica se usa cuando uno tiene conocimiento que se entiende mejor como un conjunto de conceptos que están relacionados entre sí.

La mayoría de las redes semánticas tienen una base cognitiva. También consisten en arcos y nodos que se pueden organizar en una jerarquía taxonómica. Las redes semánticas aportaron ideas sobre la difusión de la activación, la herencia y los nodos como protoobjetos.

Ejemplos

En ceceo

El siguiente código muestra un ejemplo de una red semántica en el lenguaje de programación Lisp usando una lista de asociación.

(setq  *database* 
' ((canario   (es-un  pájaro) 
           (color  amarillo) 
           (tamaño  pequeño)) 
  (pingüino  (es-un  pájaro) 
           (movimiento  nadar)) 
  (pájaro     (es-un  vertebrado) 
           (tiene-parte  alas) 
           (reproducción  puesta de huevos))))

Para extraer toda la información sobre el tipo "canary", se usaría la assocfunción con una clave de "canary".

WordNet

Un ejemplo de red semántica es WordNet, una base de datos léxica del inglés. Agrupa palabras en inglés en conjuntos de sinónimos llamados synsets, proporciona definiciones breves y generales y registra las diversas relaciones semánticas entre estos conjuntos de sinónimos. Algunas de las relaciones semánticas más comunes definidas son meronimia (A es un merónimo de B si A es parte de B), holonimia (B es un holónimo de A si B contiene A), hiponimia (o troponimia) (A es subordinada de B; A es una especie de B), hiperonimia (A es superior a B), sinonimia (A denota lo mismo que B) y antonimia (A denota lo contrario de B).

Las propiedades de WordNet se han estudiado desde la perspectiva de la teoría de redes y se han comparado con otras redes semánticas creadas a partir del Tesauro de Roget y tareas de asociación de palabras. Desde esta perspectiva, los tres son una pequeña estructura mundial.

Otros ejemplos

También es posible representar descripciones lógicas utilizando redes semánticas como los gráficos existenciales de Charles Sanders Peirce o los gráficos conceptuales relacionados de John F. Sowa. Estos tienen un poder expresivo igual o superior a la lógica estándar de predicados de primer orden. A diferencia de WordNet u otras redes léxicas o de navegación, las redes semánticas que usan estas representaciones se pueden usar para una deducción lógica automatizada confiable. Algunos razonadores automatizados explotan las características de la teoría de grafos de las redes durante el procesamiento.

Otros ejemplos de redes semánticas son los modelos Gellish. Gellish English con su diccionario Gellish English, es un lenguaje formal que se define como una red de relaciones entre conceptos y nombres de conceptos. Gellish English es un subconjunto formal del inglés natural, al igual que Gellish Dutch es un subconjunto formal del holandés, mientras que varios idiomas comparten los mismos conceptos. Otras redes Gellish consisten en modelos de conocimiento y modelos de información que se expresan en el lenguaje Gellish. Una red Gellish es una red de relaciones (binarias) entre cosas. Cada relación en la red es una expresión de un hecho que se clasifica por un tipo de relación. Cada tipo de relación en sí mismo es un concepto que se define en el diccionario del lenguaje Gellish. Cada cosa relacionada es un concepto o una cosa individual que se clasifica por un concepto. Las definiciones de los conceptos se crean en forma de modelos de definición (redes de definición) que juntos forman un Diccionario Gellish. Una red Gellish se puede documentar en una base de datos Gellish y es interpretable por computadora.

SciCrunch es una base de conocimientos editada en colaboración para recursos científicos. Proporciona identificadores inequívocos (identificadores de recursos de investigación o RRID) para software, herramientas de laboratorio, etc. y también ofrece opciones para crear vínculos entre RRID y comunidades.

Otro ejemplo de redes semánticas, basadas en la teoría de categorías, son los ologs. Aquí cada tipo es un objeto, que representa un conjunto de cosas, y cada flecha es un morfismo, que representa una función. También se prescriben diagramas conmutativos para restringir la semántica.

En las ciencias sociales, la gente a veces usa el término red semántica para referirse a las redes de co-ocurrencia. La idea básica es que las palabras que coexisten en una unidad de texto, por ejemplo, una oración, están relacionadas semánticamente entre sí. Los lazos basados ​​en la co-ocurrencia se pueden usar para construir redes semánticas. Este proceso incluye identificar palabras clave en el texto, construir redes de co-ocurrencia y analizar las redes para encontrar palabras centrales y grupos de temas en la red. Es un método particularmente útil para analizar texto grande y big data.

Herramientas de software

También hay tipos elaborados de redes semánticas conectadas con conjuntos correspondientes de herramientas de software utilizadas para la ingeniería del conocimiento léxico, como el Sistema de procesamiento de redes semánticas (SNePS) de Stuart C. Shapiro o el paradigma MultiNet de Hermann Helbig, especialmente adecuado para la representación semántica de expresiones del lenguaje natural y se utiliza en varias aplicaciones de PNL.

Las redes semánticas se utilizan en tareas especializadas de recuperación de información, como la detección de plagio. Proporcionan información sobre las relaciones jerárquicas con el fin de emplear la compresión semántica para reducir la diversidad lingüística y permitir que el sistema coincida con los significados de las palabras, independientemente de los conjuntos de palabras utilizadas.

El Knowledge Graph propuesto por Google en 2012 es en realidad una aplicación de red semántica en buscadores.

El modelado de datos multirelacionales como redes semánticas en espacios de baja dimensión a través de formas de incrustación tiene beneficios en la expresión de relaciones entre entidades, así como en la extracción de relaciones de medios como el texto. Existen muchos enfoques para aprender estas incrustaciones, en particular mediante el uso de marcos de trabajo de agrupamiento bayesiano o marcos basados ​​en energía y, más recientemente, TransE (NIPS 2013). Las aplicaciones de la incorporación de datos de la base de conocimientos incluyen el análisis de redes sociales y la extracción de relaciones.