Qué son las tecnologías semánticas

En términos sencillos, la disciplina de la semántica está conformada por conceptos e ideas que tienen que ver con el significado de las palabras y datos. Las tecnologías semánticas utilizan la disciplina de la semántica para clasificar y manipular datos de maneras nuevas y poderosas para poderles darle valor y significado. En estos tiempos del Big Data, empresas como la tuya pueden estar buscando nuevas formas de capitalizar sus inversiones en recolección de datos. Hay tres tecnologías semánticas que son particularmente importantes para el futuro de los negocios.

La web semántica

Llamada por algunos Web 3.0, la web semántica es una red de archivos con maneras nuevas e innovadoras de organizar los metadatos. Las tablas de datos tradicionales sólo te permiten hacer conexiones entre filas y columnas. Al agregar una nueva capa de conexiones y ligas entre los datos y las variables dentro de una base de datos, una base de datos semántica se vuelve más fácil de leer y usar a través de muchos tipos de sistemas. De acuerdo con Cambridge Semantics, la tecnología web semántica funciona particularmente bien para las organizaciones que recolectan grandes cantidades de datos de diversas fuentes.

Así como lo imaginaron los pioneros digitales como Tim Berners-Lee, la tecnología web semántica puede transformar industrias enteras. De acuerdo con Dennis Wisnosky del Departamento de Defensa de Estados Unidos, su departamento ya usa tecnologías web semánticas para realizar funciones básicas. Sin embargo, el desarrollo de una web semántica a nivel mundial es necesaria para que la sociedad pueda desencadenar por completo el poder de las tecnologías semánticas.

Aunque similar al uso actual de la World Wide Web, la futura web semántica global contendrá grandes cantidades de datos que fácilmente pueden ser traídos a la superficie, organizándolos con tags y descripciones accesibles para computadoras que los pueden leer. Conocer sobre las tecnologías semánticas web puede ayudarte a tener un eje competitivo sobre otras empresas que tienen prácticas de datos desorganizadas, limitadas y mal realizadas.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

La inteligencia artificial semántica es un tipo de inteligencia artificial capaz de realizar procesamiento del lenguaje natural (NLP) gracias al machine-learning. A través del NLP, aplicaciones de inteligencia artificial usan el razonamiento deductivo e inferencias para entender y procesar el lenguaje huimano. Algunos de los casos más obvios del lenguaje natural incluyen traducción automatizada, evaluación de exámenes automatizada, e investigación automatizada.

De acuerdo con, Dr. Michael Garbade el procesamiento de lenguaje natural eventualmente permitirá que las computadoras puedan resumir grandes cantidades de texto. Esto permitirá que las empresas puedan hacer peticiones de información a bases de datos complejas sin necesariamente entender su estructura o enfrentar problemas en contratos muy extensos. El procesamiento de lenguaje natural puede ayudar a personas sin formación legal a que rápidamente puedan entender documentos legales y estatutos con lenguaje legal complejo.

Afortunadamente, tenemos toda las razones para pensar que el procesamiento de lenguaje natural crecerá a grandes saltos. Los sistemas computacionales más poderosos permitirán que la inteligencia artificial pueda llevar al procesamiento de lenguaje natural a un punto más cerca de entender el lenguaje humano. Se considera que el procesamiento de lenguaje natural es necesario para poder realizar un análisis más preciso y manipular más fácilmente las grandes bases de datos que las organizaciones de gran tamaño usan actualmente.

Búsqueda semántica

Los servidores de búsqueda tradicionales buscan palabras clave y las relacionan a otras de la mejor manera en la que se puede proveer resultados considerando la intención del usuario. Un servidor de búsqueda semántico es un nuevo tipo de procesador de búsqueda que permitirá buscar en bases de datos conceptos e ideas de una manera más intuitiva y accionable para los usuarios. Al enfocarse en el significado de una frase o de un enunciado, los servidores de búsqueda se concentran en obtener resultados más relevantes, evitando problemas con sinónimos, interpretaciones o inclusive falta de precisión del uso de conceptos técnicos. Aunque se encuentra en una etapa temprana, la búsqueda semántica tiene el potencial de transformar la industria del retail y muchas otras en el futuro cercano.

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