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Una aplicación productiva de la búsqueda semántica

Una aplicación productiva de la búsqueda semántica

Noesis es un nuevo motor de búsqueda web semántica que ayuda a los científicos que estudian el entorno a acceder y recuperar los datos de investigación que necesitan. Desarrollado en la Universidad de Alabama en Huntsville, el nuevo motor tiene el potencial de permitir a los científicos e investigadores de todo el mundo realizar búsquedas más productivas y enfocadas gracias a la tecnología semántica que utiliza Noesis.

Sobre Noesis

El motor de búsqueda Noesis (PDF) es diferente a los motores de búsqueda normales porque emplea el uso de semántica para ayudar a sus usuarios a dar forma mejor a sus consultas de búsqueda. Los resultados de esto conducen a conjuntos de resultados de búsqueda mejores, más precisos y más completos. Los usuarios finales de Noesis pueden refinar aún más esos resultados si es necesario.

El objetivo del proyecto Noesis es proporcionar a los científicos que trabajan en el campo de la ciencia atmosférica una forma de buscar mejor a través de la “red oculta” de catálogos científicos que los motores de búsqueda tradicionales no pueden alcanzar. Debido a que estos catálogos se construyen usando un vocabulario estándar, las búsquedas más eficientes en los catálogos implican el uso de terminología específica.

Para crear Noesis, los investigadores simplemente anotaron esos términos de vocabulario específicos con ontologías: las definiciones legibles por máquina de las palabras que ayudan a las computadoras a comprender el concepto del término y su relación con otros términos. Por supuesto, las anotaciones por sí solas no constituyen un motor de búsqueda web semántico. Las ontologías deben ir acompañadas de una herramienta que sea capaz de buscarlas. Con ese fin, Noesis emplea algo que ellos llaman Ontology Interface Service (OIS), una interfaz de servicio web basada en SOAP para un motor de inferencia. Cuando un usuario realiza una búsqueda, el OIS también se busca inmediatamente en busca de conceptos asociados. Las especializaciones y generalizaciones descubiertas se devuelven en una estructura de árbol en la que el usuario puede navegar más. También se muestran sinónimos y términos relacionados y, usando casillas de verificación, se pueden agregar a la consulta original para refinarla más.

Aunque el proyecto fue diseñado para su uso en un área selecta de la ciencia, su marco podría fácilmente replicarse en otros campos científicos de estudio.

La web semántica: ¿mejor en nichos?

El principal problema con la web semántica actual es que la asignación de esas ontologías mencionadas anteriormente, las piezas de código que permiten a las máquinas captar significados que los humanos entienden de manera innata, es que no existe una forma sólida de automatizar su asignación. En la actualidad, no se han logrado procesos automáticos o semiautomáticos para hacerlo … al menos, no hasta el punto de que se pueda realizar una verdadera visión de una nueva web inteligente.

La mayoría de las veces, la anotación de los recursos web se debe realizar utilizando bits de código insertados manualmente en varias páginas web. Obviamente, eso es un desafío cuando se considera el tamaño de Internet: sería imposible anotar manualmente este recurso en constante crecimiento. Desafortunadamente, sin metodologías automatizadas, una verdadera web semántica seguirá siendo un sueño no realizado.

Sin embargo, en comunidades más pequeñas, la web semántica puede convertirse fácilmente en una realidad. Los catálogos de datos científicos solo representan pequeñas porciones de la web en su conjunto. Debido a su tamaño limitado, anotar manualmente los recursos que contienen es una hazaña manejable. Este es el caso de Noesis. Demuestra que hay una promesa para la web semántica después de todo, aunque solo sea en pequeños nichos.

Credito de imagen: rule100