¿Cómo funciona la tecnología semántica?

Para saber cómo funciona la tecnología semántica, lo primero que debes saber es que se encarga de ayudar a los sistemas de inteligencia artificial a comprender el lenguaje y procesar la información como lo hacen los humanos. siendo capaces de administrar, almacenar y recuperar información en función del significado y las relaciones lógicas.

La tecnología semántica procesa la estructura lógica de las oraciones para identificar los elementos más relevantes del texto y comprender el tema tratado (la historia). La comprensión del significado exacto de las palabras es fundamental para entender el contenido y realizar una adecuada minería de textos. 

De este modo, se capta el sentido real del texto (la historia). Por ejemplo, comprende que el tema principal de un texto es “deporte” y  “salud”, aunque estas palabras no aparezcan en el texto, pero sí conceptos relacionados, como “bienestar”, “estiramiento”, “yoga”, “endorfina”.

Aunque debemos tener en cuenta que no todos los datos cuentan historias. El Big Data proporciona a las empresas información sobre el volumen de los datos recabados o los tipos de fuentes empleadas, pero es necesario que estos datos sean interpretados. La interpretación de los datos se conoce como Smart Data. Y el objetivo es claro: elaborar la historia a partir de los datos útiles filtrados y relacionarlos semánticamente para que puedan ser interpretados por la máquina. Obviamente, a medida que aumenta la cantidad de información digital y, sobre todo, información desestructurada, se hace mucho más complicado filtrar los datos de una forma eficaz.

Ventajas de la tecnología semántica en la web

  • Permite una mejor organización de la información en la red al incorporar contenido semántico a las páginas que se suben a Internet. Por tanto, facilita la obtención de conocimiento y disminuye el tiempo de búsqueda.
  • Permite a las máquinas acceder a la gestión de conocimiento, reservada a los seres humanos, empleando una inteligencia artificial que procesa el lenguaje natural para dar una respuesta coherente y satisfactoria.

Desventajas de la tecnología semántica en la web

  • Su implantación supone un proceso lento y complicado para reestructurar toda la información disponible en la red y adaptarla al formato que propone la web semántica. Es necesario unificar los estándares semánticos y proveer relaciones de equivalencia entre conceptos. Su implantación puede prolongarse en el tiempo durante años, aparte de la elevada inversión económica que supone en infraestructuras y personal especializado (programadores y expertos en semántica digital).
  • Como cada idioma tiene una semántica distinta, es preciso implementar buscadores semánticos para cada idioma.

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Tecnologías para desarrollar la web semántica

Las tecnologías utilizadas para el desarrollo de la web semántica se sustentan principalmente en cuatro lenguajes que facilitan la interoperabilidad de la información. A continuación, definiremos sus principales características:

  1. XML (Extensive Markup Language). Es una especificación de W3C como lenguaje de marcado de propósito general. Proviene del lenguaje SGML y permite realizar codificaciones correctas y precisas para la distribución de documentos complejos y similares a través de Internet. Es una tecnología bastante sencilla y compatible con otras similares para estandarizar y compartir información. 
  2. RDF (Resource Description Framework). Lenguaje recomendado por la W3C que describe los recursos de la información para que puedan ser procesables por las máquinas. Se encarga de establecer relaciones entre los datos, mientras que los PICS (Platform for the Internet Content Selection) determinan qué tipo de contenidos deben ser mostrados en base a lo que se solicite en la búsqueda. Ambos han estado orientados más a la creación de filtros de búsqueda en internet y protección de la privacidad.
  3. OWL (Web Ontology Language). Herramienta construida sobre RDF y codificada en XML que permite desarrollar vocabularios específicos que son capaces de relacionarse con otros recursos. Asimismo, permite compartir datos usando ontologías en la web semántica, es decir,establecer relaciones entre los conceptos y las reglas lógicas que son necesarias para entenderlo.
  4. SPARQL (Protocol and RDF Query Language). Se trata de un lenguaje estandarizado para la consulta de grafos RDF. Utiliza distintas fuentes de datos y permite elaborar búsquedas sobre los recursos de la web semántica. 

Cada vez más empresas son conscientes de la creciente importancia que está adquiriendo la presencia y el prestigio en internet. No cabe duda de que para muchas empresas la web se ha convertido en un aliado fundamental para expandir los canales de comunicación y de ventas. Y para ello, las empresas tienen que poder analizar el significado de la ingente cantidad de datos no estructurados que reciben. La tecnología semántica puede ser la solución, pues existen cantidades enormes de recursos desorganizados, duplicados o desactualizados, entre los que encontrar la información adecuada. Por tanto, precisan de herramientas digitales para gestionar la información de un modo más eficiente.

Bonus

Grafos de conocimiento e Inteligencia Artificial

Los grafos de conocimiento sustentados por inteligencia artificial permiten almacenar datos y dotarlos de estructura y contexto, de modo que la máquina pueda aprender y “razonar” explotando los datos e interrelaciones de estos. La optimización de los grafos de conocimiento es lo que va a permitir desarrollar productos de inteligencia artificial conversacionales que “imiten” la forma en que los seres humanos piensan y se relacionan con la información y el conocimiento.

Pero, ¿qué es y en qué consiste un grafo de conocimiento?

Un “grafo de conocimiento” hace referencia al almacenamiento del conocimiento en una estructura de grafo, que es una estructura compuesta por un conjunto de nodos y aristas.

  • Los nodos se corresponden con las entidades.
  • Las aristas se corresponden con las relaciones entre las distintas entidades.

Se puede almacenar información tanto en los nodos como en las relaciones. En ambos casos, el conocimiento almacenado va acompañado de “información semántica”, es decir, del significado de las entidades como palabras que provienen de un lenguaje.

Esta información incluye tanto información semántica de la propia entidad (por ejemplo, la entidad ‘persona’ tiene el atributo ‘fecha de nacimiento’), como información semántica relativa a las relaciones semánticas entre dos entidades (por ejemplo, la entidad ‘perro’ tiene relación directa con la entidad ‘animal’).

Estableciendo un símil gráfico, la estructura de los grafos es similar a la que nuestro cerebro emplea para estructurar el conocimiento.

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