REDES SEMANTICAS

4.3.2 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: ), 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.

4.3.2.1 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:

x (perro (x)) cánido (x);

x (cánido (x)) mamífero (x);

x (mamífero (x)) 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.

Figura 4.11 Ejemplo de red IS-A

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.22

Así, en el ejemplo jerárquico de la Figura 411, el agente23 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:

Figura 4.12 Ejemplo de Prototipos

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

Figura 4.13 Ejemplo de red semántica para lenguaje natural

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:

Figura 4.14 Ambigüedad en redes semánticas

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

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