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Red de palabras

WordNet es una base de datos léxica de relaciones semánticas entre palabras que vincula las palabras en relaciones semánticas, incluyendo sinónimos , hipónimos y merónimos . Los sinónimos se agrupan en synsets con definiciones breves y ejemplos de uso. Por lo tanto, puede verse como una combinación y extensión de un diccionario y un tesauro . Si bien es accesible para usuarios humanos a través de un navegador web , [2] su uso principal es en análisis de texto automático y aplicaciones de inteligencia artificial . Se creó por primera vez en el idioma inglés [3] y la base de datos y las herramientas de software de WordNet en inglés se han publicado bajo una licencia de estilo BSD y están disponibles de forma gratuita para su descarga desde ese sitio web de WordNet. Ahora hay WordNets en más de 200 idiomas. [4]

Historia y miembros del equipo

WordNet fue creado por primera vez en 1985, sólo en inglés, en el Laboratorio de Ciencias Cognitivas de la Universidad de Princeton bajo la dirección del profesor de psicología George Armitage Miller . Más tarde fue dirigido por Christiane Fellbaum . El proyecto fue financiado inicialmente por la Oficina de Investigación Naval de los EE. UU., y más tarde también por otras agencias gubernamentales de los EE. UU., incluyendo la DARPA , la Fundación Nacional de la Ciencia , la Oficina de Tecnología Disruptiva (anteriormente la Actividad de Investigación y Desarrollo Avanzado) y REFLEX. George Miller y Christiane Fellbaum recibieron el Premio Antonio Zampolli 2006 por su trabajo con WordNet.

La Asociación Global WordNet es una organización sin fines de lucro que ofrece una plataforma para debatir, compartir y conectar WordNets de todos los idiomas del mundo. Christiane Fellbaum y Piek Th.JM Vossen son sus copresidentes. [5]

Contenido de la base de datos

Ejemplo de entrada "Hamburguesa" en WordNet

La base de datos contiene 155.327 palabras organizadas en 175.979 conjuntos de sinónimos para un total de 207.016 pares de palabras-sentidos; en forma comprimida , tiene un tamaño de aproximadamente 12 megabytes . [6]

Incluye las categorías léxicas sustantivos , verbos , adjetivos y adverbios, pero ignora preposiciones , determinantes y otras palabras funcionales.

Las palabras de la misma categoría léxica que son aproximadamente sinónimas se agrupan en synsets , que incluyen palabras simples y colocaciones como "eat out" y "car pool". Los diferentes sentidos de una forma de palabra polisémica se asignan a diferentes synsets. El significado de un synset se aclara aún más con una breve glosa definitoria y uno o más ejemplos de uso. Un ejemplo de synset de adjetivos es:

bueno, correcto, maduro – (más adecuado o correcto para un propósito particular; "un buen momento para plantar tomates"; "el momento adecuado para actuar"; "el momento está maduro para grandes cambios sociológicos")

Todos los synsets están conectados por medio de relaciones semánticas. Estas relaciones, que no son compartidas por todas las categorías léxicas, incluyen:

Estas relaciones semánticas se mantienen entre todos los miembros de los synsets enlazados. Los miembros individuales de los synsets (palabras) también pueden estar conectados con relaciones léxicas. Por ejemplo, (un sentido del) sustantivo "director" está enlazado con (un sentido del) verbo "dirigir" del que se deriva a través de un enlace "morfosemántico".

Las funciones de morfología del software distribuido con la base de datos intentan deducir el lema o la forma de la raíz de una palabra a partir de la entrada del usuario. Las formas irregulares se almacenan en una lista y, por ejemplo, al buscar "ate" se obtendrá "eat".

Estructura del conocimiento

Tanto los sustantivos como los verbos se organizan en jerarquías, definidas por relaciones de hiperónimos o IS A. Por ejemplo, un sentido de la palabra dog se encuentra siguiendo la jerarquía de hiperónimos; las palabras del mismo nivel representan miembros del conjunto de sinónimos. Cada conjunto de sinónimos tiene un índice único.

En el nivel superior, estas jerarquías están organizadas en 25 "árboles" para principiantes para sustantivos y 15 para verbos (llamados archivos lexicográficos en un nivel de mantenimiento). Todos están vinculados a un conjunto de sinónimos para principiantes único, "entidad". Las jerarquías de sustantivos son mucho más profundas que las de verbos.

Los adjetivos no se organizan en árboles jerárquicos, sino que dos antónimos "centrales" como "caliente" y "frío" forman polos binarios, mientras que los sinónimos "satélites" como "humeante" y "frío" se conectan a sus respectivos polos a través de relaciones de "similitud". Los adjetivos pueden visualizarse de esta manera como "mancuernas" en lugar de como "árboles".

Aspectos psicolingüísticos

El objetivo inicial del proyecto WordNet era construir una base de datos léxica que fuera coherente con las teorías de la memoria semántica humana desarrolladas a finales de los años 1960. Los experimentos psicológicos indicaban que los hablantes organizaban su conocimiento de conceptos de una manera económica y jerárquica. El tiempo de recuperación necesario para acceder al conocimiento conceptual parecía estar directamente relacionado con el número de jerarquías que el hablante necesitaba "atravesar" para acceder al conocimiento. Así, los hablantes podían verificar más rápidamente que los canarios pueden cantar porque un canario es un pájaro cantor, pero necesitaban un poco más de tiempo para verificar que los canarios pueden volar (donde tenían que acceder al concepto "pájaro" en el nivel superordinado) e incluso más tiempo para verificar que los canarios tienen piel (requiriendo una búsqueda en múltiples niveles de hiponimia, hasta "animal"). [7] Si bien estos experimentos psicolingüísticos y las teorías subyacentes han sido objeto de críticas, parte de la organización de WordNet es coherente con la evidencia experimental. Por ejemplo, la afasia anómica afecta selectivamente la capacidad de los hablantes para producir palabras de una categoría semántica específica, una jerarquía de WordNet. Se ha descubierto que los adjetivos antónimos (los adjetivos centrales de WordNet en la estructura de mancuernas) aparecen juntos con mucha más frecuencia que el azar, un hecho que se ha demostrado que es válido para muchos idiomas.

Como ontología léxica

WordNet se denomina a veces una ontología, una afirmación persistente que sus creadores no hacen. Las relaciones de hiperónimo/hipónimo entre los conjuntos de sinónimos de los nombres pueden interpretarse como relaciones de especialización entre categorías conceptuales. En otras palabras, WordNet puede interpretarse y utilizarse como una ontología léxica en el sentido de la informática . Sin embargo, una ontología de este tipo debe corregirse antes de utilizarse, porque contiene cientos de inconsistencias semánticas básicas; por ejemplo, existen (i) especializaciones comunes para categorías exclusivas y (ii) redundancias en la jerarquía de especialización. Además, transformar WordNet en una ontología léxica utilizable para la representación del conocimiento normalmente también debería implicar (i) distinguir las relaciones de especialización en relaciones subtypeOf e instanceOf , y (ii) asociar identificadores únicos intuitivos a cada categoría. Aunque dichas correcciones y transformaciones se han realizado y documentado como parte de la integración de WordNet 1.7 en la base de conocimiento actualizable de forma cooperativa de WebKB-2, [8] la mayoría de los proyectos que afirman reutilizar WordNet para aplicaciones basadas en el conocimiento (normalmente, recuperación de información orientada al conocimiento) simplemente lo reutilizan directamente.

WordNet también se ha convertido en una especificación formal, mediante una metodología híbrida de abajo a arriba y de arriba a abajo para extraer automáticamente relaciones de asociación e interpretar estas asociaciones en términos de un conjunto de relaciones conceptuales, definidas formalmente en la ontología fundacional DOLCE . [9]

En la mayoría de los trabajos que afirman haber integrado WordNet en ontologías, el contenido de WordNet no se ha corregido simplemente cuando parecía necesario, sino que se ha reinterpretado y actualizado en gran medida cuando era necesario. Este fue el caso cuando, por ejemplo, se reestructuró la ontología de nivel superior de WordNet [10] según el enfoque basado en OntoClean , o cuando se utilizó como fuente primaria para construir las clases inferiores de la ontología SENSUS.

Limitaciones

La limitación más ampliamente discutida de WordNet (y recursos relacionados como ImageNet ) es que algunas de las relaciones semánticas son más adecuadas para conceptos concretos que para conceptos abstractos. [11] Por ejemplo, es fácil crear relaciones hipónimos/hiperónimos para capturar que una " conífera " es un tipo de " árbol ", un "árbol" es un tipo de " planta " y una "planta" es un tipo de " organismo ", pero es difícil clasificar emociones como "miedo" o "felicidad" en relaciones hipónimos/hiperónimos igualmente profundas y bien definidas.

Muchos de los conceptos de WordNet son específicos de ciertos idiomas y la correlación más precisa entre idiomas es del 94 %. [12] Los sinónimos, hipónimos, merónimos y antónimos aparecen en todos los idiomas con WordNet hasta el momento, pero otras relaciones semánticas son específicas de cada idioma. [13] Esto limita la interoperabilidad entre idiomas. Sin embargo, también convierte a WordNet en un recurso para destacar y estudiar las diferencias entre idiomas, por lo que no es necesariamente una limitación para todos los casos de uso.

WordNet no incluye información sobre la etimología o la pronunciación de las palabras y solo contiene información limitada sobre su uso. WordNet tiene como objetivo cubrir la mayoría de las palabras de uso cotidiano y no incluye mucha terminología específica del dominio.

WordNet es el léxico computacional del inglés más utilizado para la desambiguación de sentido de palabras (WSD), una tarea destinada a asignar significados apropiados al contexto (es decir, miembros del synset) a las palabras de un texto. [14] Sin embargo, se ha argumentado que WordNet codifica distinciones de sentido que son demasiado granulares. Este problema impide que los sistemas WSD alcancen un nivel de rendimiento comparable al de los humanos, que no siempre están de acuerdo cuando se enfrentan a la tarea de seleccionar un sentido de un diccionario que coincida con una palabra en un contexto. El problema de la granularidad se ha abordado proponiendo métodos de agrupamiento que agrupan automáticamente sentidos similares de la misma palabra. [15] [16] [17]

Contenido ofensivo

WordNet incluye palabras que pueden percibirse como peyorativas u ofensivas. [18] La interpretación de una palabra puede cambiar con el tiempo y entre grupos sociales , por lo que no siempre es posible que WordNet defina una palabra como " peyorativa " u "ofensiva" de forma aislada. Por lo tanto, las personas que utilizan WordNet deben aplicar sus propios métodos para identificar palabras ofensivas o peyorativas.

Sin embargo, esta limitación se aplica a otros recursos léxicos como diccionarios y tesauros , que también contienen palabras peyorativas y ofensivas. Algunos diccionarios indican palabras que son peyorativas , pero no incluyen todos los contextos en los que las palabras podrían ser aceptables u ofensivas para diferentes grupos sociales. Por lo tanto, las personas que utilizan diccionarios deben aplicar sus propios métodos para identificar todas las palabras ofensivas.

WordNets con licencia y WordNets abiertos

Posteriormente se crearon algunas WordNets para otros idiomas. Una encuesta de 2012 enumera las WordNets y su disponibilidad. [19] En un esfuerzo por propagar el uso de WordNets, la comunidad global de WordNet ha estado renovando lentamente la licencia de sus WordNets para un dominio abierto donde los investigadores y desarrolladores pueden acceder y usar WordNets fácilmente como recursos lingüísticos para proporcionar conocimiento ontológico y léxico en tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).

Open Multilingual WordNet [20] proporciona acceso a redes de palabras con licencia abierta en una variedad de idiomas, todas vinculadas a Princeton Wordnet of English (PWN). El objetivo es facilitar el uso de redes de palabras en varios idiomas.

Aplicaciones

WordNet se ha utilizado para diversos propósitos en sistemas de información, entre ellos la desambiguación del sentido de palabras , la recuperación de información , la clasificación automática de textos , el resumen automático de textos , la traducción automática e incluso la generación automática de crucigramas.

Un uso común de WordNet es determinar la similitud entre palabras. Se han propuesto varios algoritmos, incluida la medición de la distancia entre palabras y synsets en la estructura gráfica de WordNet, por ejemplo contando el número de aristas entre synsets. La intuición es que cuanto más cercanas estén dos palabras o synsets, más cercano será su significado. Varios algoritmos de similitud de palabras basados ​​en WordNet se implementan en un paquete de Perl llamado WordNet::Similarity, [21] y en un paquete de Python llamado NLTK . [22] Otras técnicas de similitud basadas en WordNet más sofisticadas incluyen ADW, [23] cuya implementación está disponible en Java . WordNet también se puede utilizar para interconectar otros vocabularios. [24]

Interfaces

Princeton mantiene una lista de proyectos relacionados [25] que incluye enlaces a algunas de las interfaces de programación de aplicaciones ampliamente utilizadas disponibles para acceder a WordNet utilizando varios lenguajes y entornos de programación.

Proyectos y ampliaciones relacionados

WordNet está conectado a varias bases de datos de la Web semántica . WordNet también se reutiliza habitualmente a través de asignaciones entre los conjuntos de sinónimos de WordNet y las categorías de las ontologías. La mayoría de las veces, solo se asignan las categorías de nivel superior de WordNet.

Asociación Global WordNet

La Asociación Global WordNet (GWA) [26] es una organización pública y no comercial que ofrece una plataforma para debatir, compartir y conectar redes de palabras para todos los idiomas del mundo. La GWA también promueve la estandarización de las redes de palabras en todos los idiomas, para asegurar su uniformidad en la enumeración de los conjuntos de sinónimos en los idiomas humanos. La GWA mantiene una lista de las redes de palabras desarrolladas en todo el mundo. [27]

Otros idiomas

Proyectos como BalkaNet y EuroWordNet hicieron posible la creación de redes de palabras independientes vinculadas a la original. Dos de estos proyectos fueron Russian WordNet, patrocinado por la Universidad Estatal de Medios de Comunicación de San Petersburgo [46] y dirigido por SA Yablonsky, [47] y Russnet, [48] de la Universidad Estatal de San Petersburgo .

Datos vinculados

Proyectos relacionados

Distribuciones

La base de datos de WordNet se distribuye como un paquete de diccionario (generalmente un solo archivo) para el siguiente software:

Véase también

Referencias

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Enlaces externos