Redes Sematicas

Que son las Redes Sematicas

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.

Reseña Histórica

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:

• Estructuras de datos en nodos, que representan conceptos, unidas por arcos que representan las relaciones entre los conceptos.
• Un conjunto de procedimientos de inferencia que operan sobre las estructuras de datos.

Básicamente, podemos distinguir tres categorías de redes semánticas:

• Redes IS-A, en las que los enlaces entre nodos están etiquetados.
• Gráficos conceptuales: en los que existen dos tipos de nodos: de conceptos y de relaciones
• Redes de marcos: en los que los puntos de unión de los enlaces son parte de la etiqueta del nodo.

Los modelos de redes semánticas se pueden probar empíricamente al hacer preguntas a los sujetos acerca de la relación entre dos conceptos, entre más cerca sea la distancia semántica dentro de la red jerárquica, menor será el tiempo de reacción para contestar. Los primeros modelos de redes semánticas eran de naturaleza jerárquica con conceptos superordinados y subordinados. La información se almacena como atributos de cada nodo, que también comparten los nodos subordinados.

Componentes de Redes Sematicas

Nodo

Un Nodo es igual a un objeto.

Donde un Objeto puede ser representado por:

• Personas
• Animales
• Eventos
• Acciones
•  Conceptos
•  Atributos o características que identifican a un objeto.

Los Nodos de un Red Sematica están unidos por arcos, los cuales indican la relación que existe entre ellos.

Arcos

Representan relaciones conceptuales.

Tipos de arcos

Arcos Rstructurales (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.

 Características

•  Redes complejas organizadas en jerarquías.
• No tienen un vocabulario prefijado de representación.
• Representación en procesamiento de lenguaje natural.
• Formalismo muy limitado para dominios más complejos.
• Fácil comprensión gráfica.

Ventajas de las Redes Sematicas

• Permiten la declaración de importantes asociaciones en forma explícita.
• Debido a que los nodos relacionados están directamente conectados, y no se expresan las relaciones en una gran base de datos, el tiempo que toma el proceso de búsqueda por hechos particulares puede ser significativamente reducido.
•  Las ventajas de las redes semánticas son su potencia.
•  Si no existen ciclos pueden ser visualizadas como árboles.
•  Redes complejas organizadas en jerarquías

Desventajas de las Redes Sematicas

• No existe una interpretación normalizada para el conocimiento expresado por la red. La interpretación de la red depende exclusivamente de los programas que manipulan la misma.
• La dificultad de interpretación a menudo puede derivar en inferencias inválidas del conocimiento contenido en la red.
• La exploración de una red asociativa puede derivar en una explosión combinatoria del número de relaciones que deben ser examinadas para comprobar una relación, sobre todo si la respuesta a una consulta es negativa.
• No hay manera de insertar alguna regla heurística para explorar la red de manera eficiente.
•    Poca flexibilidad.

Ejemplos:

Ejemplo # 1:

•  Las aves tienen plumas y tienen alas.
• El canario es un 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