jueves, 30 de agosto de 2012

Componentes de una red semántica
 NODOS:
Los Nodos de un Red Semántica están unidos por arcos, los cuales indican la relación que existe entre ellos.
 ARCOS:
representan relaciones conceptuales.
Tipos de arcos
ARCOS ESTRUCTURALES (semántica independiente del dominio)
Instancia o ejemplar: une un objeto con su tipo (clase)
Subclase: une una clase con otra más general
Tiene_parte: liga un objeto con sus componentes
 
Arcos descriptivos (semántica dependiente del dominio)
Propiedades: Profesión, Color_Pelo, etc.
Relaciones (no estructurales): Amigo_de, Padre_de, etc
 
 
 
 

miércoles, 29 de agosto de 2012

REPRESENTACION UTILIZANDO REDES SEMANTICAS EL SIGUIENTE CONOCIMIENTO:


Ejemplo 1:
  Las aves tienen plumas y tienen alas.
  El canario es una ave y come semillas
  Piolín es un canario
  El halcón es un ave y tiene patas
  Pedro es un Halcón






Ejemplo 2:

·         Los animales pueden respirar
·         Un ave es un animal, vuela, tiene plumas y pone huevos
·         Los mamíferos son animales , tiene pelo
·         La ballena es un mamífero, tiene piel y vive en el mar
·         El tigre es un mamífero y come carne






Redes Semanticas


  • La lógica como lenguaje de representación tiene dificultades prácticas
  • Son necesarios mecanismos mñas intuitivos y fáciles de usar
  • la psicología cognitiva afirma: La representación y recuperación del concimiento se realiza a partir de sus relaciones.
  • Las redes semánticas intentan trasladar esa afirmación a un formalismo
  • Una red semántica será un grafo donde:
  • Los nodos representarán conceptos
  • Los arcos (dirigidos) representarán relaciones entre conceptos.
  • Representan un conjunto restringido de la lógica de predicados
  • Permiten representar de manera declarativa los elementos de un dominio.

LIMITACIONES DE LAS REDES SEMANTICAS

  • Se han desarrollado muchos formalismos distintos con diferentes capacidades, no siempre hay un modelo de razonamiento completo tras ello.
  • Se mezclan elementos que tienen diferentes niveles de abstracción:
  • Conceptos/instancias/valores
  • Relaciones/propiedades
  • Es necesaria una estructuración más adecuada de la información
  • Es necesario dotar de una base teórica al modelo de razonamiento.

FRAMES

  • Son redes semánticas estructuradas
  • Un frame es una coleccion de atributos y la descripción de sus características
  • Las relaciones conectan los frames entre si
  • Hay una división explícita entre relación y atributo
  • Relaciones y atributos tiene a su vez una estructura que permite describir su semántica
  • Son lenguajes de Framapor ejemplo: Diagramas ER, UML

FRAMES - RAZONAMIENTO

  • El mecanismo de razonamiento sobre la parte declarativa esta basado en la lógica de descripción (también es el fundamento de la orientación a objetos)
  • Inclusión entrec onceptos (relaciones de especialización/generalización)
  • Herencia de valores y atributos
  • Relacione sconjuntistas
  • Los frames pueden añadir a la parte declarativa una procedimental
  • Funciones y métodos que reducen el coste de la inferencia

ELEMENTOS DE UN FRAME

  • Un frase representa un concepto
  • Esta dividido en una parte declarativa (atributos) y una procedimental (métodos)
  • la parte declarativa permite describir la semántica del concepto (caracteristica)
  • La parte procedimental permite definir como obtener información o hacer cálculos sobre sus características o las relaciones que pueda tener con otros drames
  • Un frame se describirá mediante su nombre y la lista de atributos y métodos que posee

3.- Esquemas de Marcos


Informalmente, un marco es una estructura de datos compleja que representa una situación estereotipada, por ejemplo hacer una visita a un enfermo o acudir a una fiesta de cumpleaños. Cada marco posee un número de casillas (slots) donde se almacena la información respecto a su uso y a lo que se espera que ocurra a continuación. Al igual que las redes semánticas, podemos concebir un marco como una red de nodos y relaciones entre nodos (arcos). Una base de conocimiento basada en marcos es una colección de marcos organizados jerárquicamente, según un número de criterios estrictos y otros principios más o menos imprecisos tales como el de similitud entre marcos. A nivel práctico, podemos considerar los marcos como una red semántica con un número de posibilidades mucho mayor, entre las que destacan especialmente, la capacidad de activación de procesos (triggering) y de herencia no-monotónica mediante sobrecontrol (overriding).

Formalmente, un marco M es una lista de atributos (slots) y valores (S, V). El valor V de un slot S puede ser:
  • un valor simple, cuyo tipo se halla determinado por el slot mismo, por una función que devuelve un valor de ese tipo, o por un puntero al valor de otro slot de la jerarquía
  • una lista de atributos:valores, donde los atributos son funciones booleanas y los valores pueden ser funciones que devuelven valores del tipo del valor del slot, o constantes del tipo del valor del slot.
Como es evidente, la representación de conocimiento basada en marcos debe mucho a las redes semánticas. Sin embargo, los esquemas de representación basados en marcos insisten en una organización jerárquica de éstos, mientras que las redes semánticas no requieren tal organización. La estructura de nodos de los marcos es también mucho más rica que la de las redes semánticas, conteniendo sistemas de triggering de procedimientos. Esto ocurre cuando en lugar de llenar un slot con un valor determinado, se indica un procedimiento que será el encargado de devolver un determinado valor. En el entorno de los marcos, a este tipo de procedimientos se les denomina attached procedures, servants, demons o methods, utilizándose a veces el término disparador en el discurso en lengua española. Estos procedimientos son especialmente útiles cuando el cálculo de un valor determinado requiere un tiempo alto de computación, cuando el valor es susceptible de cambiar con el tiempo o cuando el valor tiene un bajo nivel de acceso: en lugar de computar el valor siempre que el sistema esté en funcionamiento, se computa sólo cuando es requerido. El término método, se ha tomado del entorno de los marcos para usarlo en el modelo orientado al objeto para designar las funciones componentes de una clase, aunque en algunos de los lenguajes de programación orientados al objeto más importantes, como C++, los métodos son llamados funciones miembro.



La organización jerárquica de los marcos es una de sus características más destacables. Los marcos se organizan en jerarquías que presentan los mismos sistemas de herencia que encontrábamos en las redes IS-A. De hecho, una estructura de marcos no es más que una ampliación de una estructura de redes IS-A básica (de redes semánticas tradicionales), donde los nodos han sido reemplazados por grupos estructurados de información (los marcos).

Una jerarquía de marcos es un árbol en el que cada uno de los nodos es un marco. Para cada nodo hijo, el enlace con el nodo padre es un enlace de herencia. El nodo hijo hereda todos los slots de su padre a menos que se especifique lo contrario (sobrecontrol). Esta es una gran diferencia con las redes IS-A, donde la herencia es siempre monotónica, es decir no hay posibilidad de negar la herencia de propiedades en un contexto o situación determinada (que puede ser especificada por el resultado de una operación de triggering). Los nodos pueden ser de dos tipos: nodos de clase y nodos de instancia. Todos los nodos internos (no terminales) han de ser nodos de clase. 


Podemos resumir las principales características de los marcos en las siguientes (Minsky 1975; Winograd 1975):
  • Precisión (Explicitness): se precisan los objetos, las relaciones entre objetos y sus propiedades; en ausencia de evidencia contraria se usan valores por omisión
  • Activación dinámica de procesos (Triggering): se pueden adjuntar procedimientos a un marco o alguno de sus componentes y ser llamados y ejecutados automáticamente tras la comprobación de cambio de alguna propiedad o valor (p. ej. if-needed, if-added)
  • Herencia por defecto no-monotónica: los marcos están conceptualmente relacionados, permitiendo que atributos de objetos sean heredados de otros objetos predecesores en la jerarquía
  • Modularidad: la base de conocimiento está organizada en componentes claramente diferenciados

El razonamiento en un esquema basado en marcos se lleva a cabo mediante dos mecanismos básicos: el reconocimiento (recognition o pattern-matching) y la herencia. En el entorno de los marcos el proceso de reconocimiento de patrones se centra en encontrar el lugar más apropiado para un nuevo marco dentro de la jerarquía de marcos. Esto requiere que el mecanismo de reconocimiento sea capaz de recibir información sobre la situación existente (en forma de marco) y lleve a cabo una búsqueda del marco más adecuado de entre todos los contenidos en la base de conocimiento. Shastri (1988:16) define este concepto así: "Given a description consisting of a set of properties, find a concept that best matches this description." 

Teniendo en cuenta las características de herencia anteriormente descritas, el conjunto de propiedades no tiene por qué encontrarse a nivel local, sino que pueden estar atribuidas a conceptos (marcos) en posiciones superiores en la jerarquía. Podemos decir que estos dos mecanismos complementarios de razonamiento conforman el núcleo de lo que entendemos por comportamiento inteligente, y actúan como precursores de procesos de razonamiento más especializados.

El modo en que estos dos mecanismos básicos de razonamiento interactúan se muestra en la Figura 4.20 (Shastri 1988:16). En la memoria semántica del agente se encuentran un número de conceptos (Cn) que poseen un número de propiedades (pn). El punto de entrada ß corresponde a consultas de reconocimiento, que se inicia cuando un determinado proceso posee una descripción parcial sobre una entidad X y desea corroborar su identidad o la clase a la que pertenece. El punto de entrada corresponde a consultas sobre herencia. En este caso el agente conoce la identidad de X, pero quiere conocer el valor de una o varias de sus propiedades. Los dos mecanismos interactúan cuando se trata de llevar a cabo procesos cognitivos más complejos, que implican un número de consultas sucesivas de uno y otro tipo para llegar a una determinada conclusión.
 




 



 

2.- Grafos Conceptuales



Los grafos conceptuales (conceptual graphs), propuestos por Sowa (1984), se diferencian de las redes IS-A en que los arcos no están etiquetados, y los nodos son de dos tipos:
  1. Nodos de concepto, que pueden representar tanto una entidad como un estado o proceso.
  2. Nodos de relación, que indican cómo se relacionan los nodos de concepto.
Por tanto, son los nodos de relación los que hacen el papel de enlaces entre las entidades.
Existen dos notaciones para los grafos conceptuales, la forma lineal (textual) y los diagramas o display form, que presentan tres tipos de elementos notacionales:
  1. rectángulos, que marcan los nodos de concepto,
  2. círculos, que marcan los nodos de relación,
  3. flechas direccionadas, que marcan los arcos.
La Figura 4.15 muestra estos tipos de notaciones.                  




Como mostraremos en el siguiente capítulo, este tipo de modelado conceptual debe mucho al modelo de Entidad/Relación de Chen (Chen 1976). 

La intención del uso de los grafos conceptuales para la representación del lenguaje natural es mencionada por el propio Sowa, quien dedica un capítulo completo de su obra a la aplicación de su esquema al análisis del lenguaje. La representación semántica de la frase "man biting dog" que nos muestra en el capítulo introductorio es indicativo del uso que se le puede dar (Figura 4.16) (Sowa 1984:8). Sowa apunta que sus grafos conceptuales ponen el énfasis en la representación semántica (en el sentido lingüístico de la palabra).


Una gran ventaja del esquema de Sowa es que permite restringir la generación de representaciones sin sentido por medio de lo que él denomina grafos canónicos. Tomando como base la conocida frase de Chomsky
"Colorless green ideas sleep furiously" (Chomsky 1957),
representada por el grafo [SLEEP] (AGNT) [IDEA] (COLOR) [GREEN], establece la idea de canon, que está basada en la noción de jerarquía de tipos, según la cual existe una función tipo que proyecta conceptos sobre un conjunto C cuyos elementos son etiquetas de tipo. Esta función corresponde a los arcos IS-A que vimos anteriormente. El canon contiene la información necesaria para derivar otros grafos canónicos y tiene cuatro componentes:
  1. Una jerarquía de tipos T
  2. Un conjunto de indicadores de individuos I
  3. Una relación de conformidad: que relaciona etiquetas en T con indicadores en I
  4. Un conjunto finito de grafos conceptuales B, llamado base canónica, que contiene todos las etiquetas de tipos en T y todos los referentes, ya sea en I o en el referente genérico *
Las reglas de formación que permiten que un grafo canónico se derive de otro son las de copia, unión, restricción y simplificación. Además un grafo puede convertirse en canónico mediante otros dos procesos:
  1. Perception: un grafo es canónico si es construido por el assembler mediante un icono sensorial.
  2. Insight: se pueden concebir los grafos conceptuales arbitrarios como canónicos.
La relación de conformidad es también relevante, porque se refiere al concepto type/token, que Sowa representa mediante la notación t::i, donde el indicador individual i está relacionado con el tipo t.
La frase de Chomsky sería bloqueada por los cánones:




De este modo se pueden generar grafos bastante complejos para representar conceptos. Como ejemplo, exponemos el grafo de transacción (Sowa 1984:110) (Figura 4.17).


El que inicia la transacción es un customer, que es el receptor de un acto de give y el agente de otro give. El objeto de la transacción es una entity, que es el objeto del primer give. El instrumento de la transacción es money, que es también el objeto del segundo give. La fuente de la transacción es un seller que es el agente de un give y el receptor del otro.

Sowa advierte que las reglas canónicas de formación no son reglas de inferencia. La formación de reglas únicamente asegura las restricciones de selección semánticas, que Sowa basa en las teorías de Katz y Fodor (1963), pero no garantiza la verdad o falsedad de las aserciones. Para incorporar la lógica a la teoría de grafos conceptuales, se usa un operador que proyecta los grafos conceptuales sobre fórmulas de cálculo de predicados de primer orden (Hodgson 1991).

El canon es por tanto un sistema extremadamente flexible para representar el conocimiento y, específicamente, el conocimiento lingüístico. De hecho, el sistema de representación léxica que más éxito ha tenido hasta el presente, las estructuras de rasgos, comúnmente usadas en los formalismos gramaticales modernos, pueden ser consideradas como una especialización de los grafos canónicos de Sowa específicamente aplicadas a la representación del lenguaje. Su implementación, normalmente en Lisp, también guarda muchas similitudes. 

No deberíamos finalizar la exposición de este apartado sin mencionar un esquema de representación anterior, que si bien no ha tenido la misma repercusión que los grafos conceptuales, contiene la base que, junto con las ideas de las redes semánticas, usó Sowa para su esquema. Estamos hablando de las redes de dependencia conceptual (CD: Conceptual Dependency).

Esta notación fue desarrollada por Schank (Schank 1975) desde finales de los años 60. Al igual que en los grafos conceptuales, la idea central detrás de la CD es crear una representación canónica de una frase, en este caso basándose en ciertos primitivos semánticos. En la teoría original tan sólo se contemplaban siete primitivos, que incluían cinco acciones físicas: move, propel, ingest, expel y grasp y dos cambios de estado: ptrans (transferencia física en el espacio) y mtrans (transferencia mental de información). La frase "John threw a ball to Mary" es representada del modo siguiente (Schank 1975:51):


Esta teoría está enteramente basada en los primitivos semánticos, que son las entidades básicas usadas para describir el mundo. Las dificultades, por tanto, son las mismas que presentan todas las teorías lingüísticas basadas en primitivos: la naturaleza totalmente arbitraria de los primitivos escogidos y la falta de sistematicidad en su uso y adopción. Al igual que en otras teorías lingüísticas basadas en primitivos semánticos, el número de éstos tendió a crecer, en el caso de Schank hasta 40. Tampoco él se salva de la sospechosa similitud entre algunos primitivos y lexemas concretos, como por ejemplo want.

La teoría original de Schank evolucionó para incluir unidades de memoria más desarrolladas, llamadas scripts (Schank & Abelson 1977). Un script es una secuencia de esquemas que "cuenta una historia", el ejemplo tradicional es el del restaurante: entrar, pedir la comida, pagar al camarero, etc., serían los esquemas que conforman el script. Los scripts, sin embargo, tienen mucho en común con la notación que estudiamos a continuación, los esquemas de marcos.
 



 

1.- Redes IS-A



Sin duda el tipo de red semántica por excelencia es el de redes IS-A. De hecho muchas veces se menciona este tipo como sinónimo de "red semántica", y los restantes tipos también incorporan este tipo de enlaces o arcos (links). Esto ha dado lugar a que existan casi tantos significados para un enlace IS-A como los hay para sistemas de KR (Brachman, 1983).

Una red IS-A es una jerarquía taxonómica cuya espina dorsal está constituida por un sistema de enlaces de herencia entre los objetos o conceptos de representación, conocidos como nodos. Estos enlaces o arcos pueden estar etiquetados "IS-A", también "SUPERC", "AKO", "SUBSET", etc. Los restantes tipos de redes semánticas son en realidad especializaciones de redes IS-A, por lo que siguen y amplían los conceptos fundamentales que exponemos en este apartado.

Las redes IS-A son el resultado de la observación de que gran parte del conocimiento humano se basa en la adscripción de un subconjunto de elementos como parte de otro más general. Las taxonomías clásicas naturales son un buen ejemplo: un perro es un cánido, un cánido es un mamífero, un mamífero es un animal. Obteniendo un número de proposiciones:

forall.gif (846 bytes)x (perro (x)) arrow.gif (839 bytes)cánido (x);
forall.gif (846 bytes)x (cánido (x)) arrow.gif (839 bytes)mamífero (x);
forall.gif (846 bytes)x (mamífero (x)) arrow.gif (839 bytes)animal (x);

La estructuración jerárquica facilita que la adscripción de propiedades a una determinada categoría se reduzca a aquellas que son específicas a la misma, heredando aquellas propiedades de las categorías superiores de la jerarquía, tradicionalmente de una forma monotónica. El siguiente ejemplo de red IS-A (Figura 4.11), tomado de (Brachman 1983:31) ejemplifica una red semántica típica con herencia de propiedades.




El concepto de herencia es fundamental para entender el funcionamiento de las redes semánticas, así como el del modelo de datos orientado al objeto, que toma prestados estos mecanismos desarrollados en el ámbito de la IA. Siguiendo a Shastri (1988), definimos la herencia como el sistema de razonamiento que lleva a un agente a deducir propiedades de un concepto basándose en las propiedades de conceptos más altos en la jerarquía. 

Así, en el ejemplo jerárquico de la Figura 411, el agente sería capaz de atribuir las propiedades "breathes" o "has gills" al concepto "shark" sin que éstas se encuentren específicamente mencionadas. La herencia, por tanto, puede ser definida como el proceso mediante el cual se determinan unas propiedades de un concepto C, buscando las propiedades atribuidas localmente a C, si esta información no se encuentra a nivel local, buscando las propiedades atribuidas a conceptos que se encuentran en los niveles superiores a C en la jerarquía conceptual.

Como Brachman (1983) recuerda, las nodos de las estructuras IS-A se han usado para representar muchas cosas, pero la división más importante es la interpretación genérica o específica de los nodos, es decir, si éstos representan un sólo individuo o varios. Los nodos situados en lo más bajo de la jerarquía y que denotan individuos son llamados tokens, mientras que los nodos superiores, que denotan clases de individuos son considerados types. Puesto que en una misma jerarquía podemos obtener nodos de ambos tipos, se debe hacer explícita una distinción de los tipos de enlaces. Por un lado existen enlaces que conectan categorías (genéricas) con otras categorías, y por otro, enlaces entre categorías e individuos. Las primeras pueden expresar las siguientes relaciones:
  1. Subconjunto/superconjunto
  2. Generalización/especificación
  3. AKO, esto es, "a kind of"
  4. Contenido conceptual
  5. Restricción de valores
  6. Tipo característico del conjunto
Las relaciones genérico/individuales también son de varios tipos: 
  1. Pertenencia al conjunto
  2. Predicación
  3. Contenido conceptual
  4. Abstracción
Como recuerda Hodgson (1991), las jerarquías IS-A presentan un número impresionante de posibilidades, pero también una desventaja: al aumentar el número de enlaces, aumenta progresivamente la complejidad computacional para seguirlos. Este problema bien conocido ha dado lugar a que se haya propuesto que, en lugar de establecer esta y otras posibles taxonomías de enlaces IS-A, se use el enlace IS-A de propósito general, que al ser programable, permite establecer el tipo de enlace adecuado a cada situación particular, lo que dota de una gran flexibilidad al esquema de representación. De este modo se puede representar una semántica compleja, específicamente mediante el uso de prototipos, en los que una determinada situación se representa mediante nodos y arcos específicos. Por ejemplo, la aserción "The book rests on the table" se puede representar así:


Estos prototipos o esquemas forman la base de los scripts de Schank y Abelson (1977), que mencionaremos en el siguiente apartado.



En la Figura 4.13 exponemos el tipo de diagrama para representar una oración de lenguaje natural con una notación de redes semánticas, tomando como ejemplo la oración "John hit a nail with a hammer"
En esta red los nodos son identificadores de las instancias determinadas (tanto verbos como sustantivos). "Inst" representa una instancia de una clase de entidades (hit, nail, hammer): "h43" es una instancia de la acción hit, existiendo un paciente, "n53", instancia de la clase nail, que es el que recibe la acción, mediante un instrumento "ha42", que es una instancia de la clase hammer (el hecho de que "john" es una instancia de la clase person, no ha sido representado).

Este tipo de representación de conocimiento es directo y fácil de seguir, pero el establecimiento de los primitivos adecuados es muy dificultoso y a veces es imposible representar un sistema de este modo. Además, exige una gran cantidad de trabajo de inferencia: es relativamente fácil determinar si dos frases significan lo mismo pero no es tan fácil determinar si una frase es la consecuencia lógica de otra.

Otro problema estriba en la diversidad de tipos de arcos establecidos. Esto provoca que de red semántica a red semántica el significado de los arcos y los nodos varíe, provocando ambigüedad en la notación. Por ejemplo, la red semántica de la Figura 4.14 puede tener tres significados distintos:

 

  1. Representa el concepto de un teléfono: tal cosa existe.
  2. Representa un teléfono negro específico.
  3. Representa la aseveración de la relación entre los teléfonos y el negro: algunos o todos los teléfonos son negros.
Para concluir este apartado, resumimos los tres problemas más reconocidos de los esquemas de representación basados en redes semánticas:
  1. La elección de los nodos y arcos es crucial en la fase de análisis. Una vez se ha decidido una estructura determinada, es muy complicado cambiarla.
  2. Dificultad para expresar cuantificación. Por ejemplo en expresiones tales como "algunos pájaros vuelan" o "todos los pájaros pían".
  3. Del mismo modo, las redes semánticas presentan grandes dificultades para representar la dimensión intensional. Por ejemplo en proposiciones tales como "Pedro cree que Ana sabe conducir".
Esto llevó a idear otros esquemas de representación con una estructura más compleja que simples nodos y arcos, que fuesen capaces de dar cabida a éstas y otras situaciones. Concretamente, John Sowa propuso los grafos conceptuales, aunque el esquema de representación basado en marcos (frames) es el que ha tenido mayor aceptación.


 


Redes Semanticas -->> Esquemas



Esquemas de redes semánticas

Los responsables de los primeros esquemas de representación formalizados fueron Quillian (1968) y Shapiro & Woddmansee (1971). Los esquemas de redes semánticas tienen una fundamentación psicológica muy sólida, tal y como apuntábamos en el Capítulo 2, por lo que se han realizado numerosos esfuerzos por llevar a cabo implementaciones importantes basadas en ellas.
Las redes semánticas han sido muy utilizadas en IA para representar el conocimiento y por tanto ha existido una gran diversificación de técnicas. Los elementos básicos que encontramos en todos los esquemas de redes son:
  1. Estructuras de datos en nodos, que representan conceptos, unidas por arcos que representan las relaciones entre los conceptos.
  2. Un conjunto de procedimientos de inferencia que operan sobre las estructuras de datos.
Básicamente, podemos distinguir tres categorías de redes semánticas:
  1. Redes IS-A, en las que los enlaces entre nodos están etiquetados.
  2. Grafos conceptuales: en los que existen dos tipos de nodos: de conceptos y de relaciones
  3. Redes de marcos: en los que los puntos de unión de los enlaces son parte de la etiqueta del nodo.
En general, cuando se habla de "redes semánticas" se suele hacer referencia a uno de estos esquemas, normalmente a las redes IS-A o a los esquemas basados en marcos, que comparten ciertas características fundamentales. De entre estas características compartidas destacamos la herencia por defecto (default inheritance). En una red semántica, los conceptos (o estructuras, clases, marcos, dependiendo del esquema concreto) están organizados en una red en la que existe un nodo superior (top: T) al que se le asigna uno o varios nodos hijos, que a su vez tienen otros conceptos hijos y así sucesivamente hasta que se alcanza el final (bottom: bottom.gif (839 bytes)), cuyos nodos ya no son conceptos sino instancias.
A continuación estudiamos los tres tipos de esquemas de redes semánticas que han tenido una mayor repercusión. De los tres, el esquema basado en marcos es el que permite una mayor flexibilidad, y el que ha recibido mayor atención por parte de los investigadores de ciencia cognitiva y lingüística.

Redes Semánticas -->> Concepto

CONCEPTO


Una red semántica o esquema de representación en Red es una forma de representación de conocimiento lingüístico en la que los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante un grafo. En caso de que no existan ciclos, estas redes pueden ser visualizadas como árboles. Las redes semánticas son usadas, entre otras cosas, para representar mapas conceptuales y mentales.

En un grafo o red semántica los elementos semánticos se representan por nodos. Dos elementos semánticos entre los que se admite se da la relación semántica que representa la red, estarán unidos mediante una línea, flecha o enlace o arista. Cierto tipo de relaciones no simétricas requieren grafos dirigidos que usan flechas en lugar de líneas. 

DEFINICION



Existen diversos tipos de relaciones semánticas como la hiponimia, hiperonimia, la meronimia, etc. Dado un conjunto de conceptos, elementos semánticos o términos relacionados semánticamente mediante alguna relación semántica, una red semántica representa estas relaciones en forma de grafo. Explícitamente, dado un conjunto de términos {t1, t2,..., tn} y cierta relación semántica simétrica entre ellos se construye un grafo G = (V,A) cumpliendo las siguientes condiciones:
  1. El conjunto V es el conjunto de vértices o nodos del grafo. Este conjunto estará formado por n elementos (tantos vértices como términos relacionables). A cada uno de los vértices del grafo representará uno de los términos, por tanto los vértices del grafo se llamarán: t1, t2,..., tn.
  2. El conjunto A es el conjunto de aristas o líneas del grafo. Dados dos vértices (términos) del grafo ti y tj existirá una línea aij que une los vértices ti y tj si y sólo si los términos ti y tj están relacionados.
Si la relación no es simétrica, entonces se usan grafos dirigidos para representar la relación.

 

HISTORIA

Los responsables de los primeros esquemas de representación formalizados fueron Quillian (1968) y Shapiro & Woddmansee (1971). Los esquemas de redes semánticas tienen una fundamentación psicológica muy sólida, por lo que se han realizado numerosos esfuerzos por llevar a cabo implementaciones importantes basadas en ellas.
Las redes semánticas han sido muy utilizadas en Inteligencia Artificial para representar el conocimiento y por tanto ha existido una gran diversificación de técnicas. Los elementos básicos que encontramos en todos los esquemas de redes son:
  1. Estructuras de datos en nodos, que representan conceptos, unidas por arcos que representan las relaciones entre los conceptos.
  2. Un conjunto de procedimientos de inferencia que operan sobre las estructuras de datos.
Básicamente, podemos distinguir tres categorías de redes semánticas:
  1. Redes IS-A, en las que los enlaces entre nodos están etiquetados.
  2. Gráficos conceptuales: en los que existen dos tipos de nodos: de conceptos y de relaciones
  3. Redes de marcos: en los que los puntos de unión de los enlaces son parte de la etiqueta del nodo