BabelNet

BabelNet es una ontología y red semántica lexicalizada multilingüe desarrollada en el grupo de PNL de la Universidad Sapienza de Roma . ^{[1] [2]} BabelNet se creó automáticamente al vincular Wikipedia al léxico computacional más popular del idioma inglés , WordNet . La integración se realiza mediante un mapeo automático y rellenando las lagunas léxicas en idiomas de escasos recursos mediante traducción automática estadística . El resultado es un diccionario enciclopédico que proporciona conceptosy entidades nombradas lexicalizadas en muchos idiomas y conectadas con grandes cantidades de relaciones semánticas . Se agregan lexicalizaciones y definiciones adicionales mediante enlaces a redes de palabras de licencia libre, OmegaWiki, el Wiktionary en inglés , Wikidata , FrameNet , VerbNet y otros. De manera similar a WordNet, BabelNet agrupa palabras en diferentes idiomas en conjuntos de sinónimos , llamados synsets de Babel . Para cada synset de Babel, BabelNet proporciona definiciones breves (llamadas glosas ) en muchos idiomas extraídos de WordNet y Wikipedia.

BabelNet

Lanzamiento estable	BabelNet 5.0 / febrero de 2021
Sistema operativo	Virtuoso Universal Server Lucene
Tipo	Diccionario enciclopédico multilingüe Datos vinculados
Licencia	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported
Sitio web	babelnet .org

BabelNet es una red semántica multilingüe obtenida como una integración de WordNet y Wikipedia.

Estadísticas de BabelNet

A abril de 2021^[actualizar], BabelNet (versión 5.0) cubre 500 idiomas . Contiene casi 20 millones de synsets y alrededor de 1.400 millones de sentidos de palabras (independientemente de su idioma). Cada synset de Babel contiene 2 sinónimos por idioma, es decir, sentidos de la palabra, en promedio. La red semántica incluye todas las relaciones léxico-semánticas de WordNet ( hipernimia e hiponimia , meronimia y holonimia , antonimia y sinonimia , etc., con un total de alrededor de 364.000 aristas de relación), así como una relación de parentesco subespecificada de Wikipedia (con un total de alrededor de 1.300 millones de aristas). . ^{[1] La} versión 5.0 también asocia alrededor de 51 millones de imágenes con los synsets de Babel y proporciona una codificación Lemon RDF del recurso, ^[3] disponible a través de un punto final SPARQL . A 2,67 millones de synsets se les asignan etiquetas de dominio.

Aplicaciones

Se ha demostrado que BabelNet habilita aplicaciones multilingües de procesamiento del lenguaje natural . Se ha demostrado que el conocimiento lexicalizado disponible en BabelNet obtiene resultados de vanguardia en:

• relación semántica ^{[4] [5]}
• Desambiguación del sentido de la palabra multilingüe ^[6]
• Desambiguación multilingüe del sentido de la palabra y vinculación de entidades con el sistema Babelfy ^[7]
• videojuegos con un propósito ^[8]

Premios y reconocimientos

BabelNet recibió el premio META 2015 por "un trabajo pionero en la superación de las barreras del idioma a través de una red semántica lexicalizada multilingüe y una ontología que utiliza fuentes de datos heterogéneas".

Babelnet un lugar destacado en la revista TIME 's artículo ^[9] sobre la nueva era de recursos innovadores y hasta a la fecha de conocimiento léxico disponible en la Web.

Ver también

• Babelfy
• EuroWordNet
• Adquisición de conocimientos
• Datos abiertos vinculados lingüísticamente
• Red semántica
• Relación semántica
• Wikidata
• Wikcionario
• Desambiguación del sentido de las palabras
• Inducción del sentido de la palabra
• UBY

Referencias

1. R. Navigli y S. P Ponzetto. 2012. BabelNet: La construcción, evaluación y aplicación automáticas de una red semántica multilingüe de amplia cobertura . Inteligencia artificial, 193, Elsevier, págs. 217-250.
2. R. Navigli, SP Ponzetto. BabelNet: Construyendo una red semántica multilingüe muy grande . Proc. de la 48ª Reunión Anual de la Asociación de Lingüística Computacional (ACL 2010), Uppsala, Suecia, 11 al 16 de julio de 2010, págs. 216–225.
3. M. Ehrmann, F. Cecconi, D. Vannella, J. McCrae, P. Cimiano, R. Navigli. Representar datos multilingües como datos enlazados: el caso de BabelNet 2.0 . Proc. de la Novena Conferencia de Evaluación y Recursos Lingüísticos (LREC 2014), Reykjavik, Islandia, 26-31 de mayo de 2014.
4. R. Navigli y S. Ponzetto. 2012. BabelRelate! Un enfoque multilingüe conjunto para calcular la relación semántica . Proc. de la 26a Conferencia AAAI sobre Inteligencia Artificial (AAAI 2012), Toronto, Canadá, págs. 108-114.
5. J. Camacho-Collados, MT Pilehvar y R. Navigli. NASARI: un enfoque novedoso para una representación semánticamente consciente de elementos . Proc. de la Conferencia de 2015 del Capítulo Norteamericano de la Asociación de Lingüística Computacional (NAACL 2015), Denver, Colorado (EE. UU.), 31 de mayo a 5 de junio de 2015, págs. 567-577.
6. R. Navigli y S. Ponzetto. Unir fuerzas da resultado: desambiguación multilingüe de sentido común de palabras . Proc. de la Conferencia de 2012 sobre métodos empíricos en el procesamiento del lenguaje natural (EMNLP 2012), Jeju, Corea, 12 al 14 de julio de 2012, págs. 1399-1410.
7. A. Moro, A. Raganato, R. Navigli. Entity Linking se encuentra con Word Sense Disambiguation: a Unified Approach Archivado el 8 de agosto de 2014 en Wayback Machine Transactions de la Asociación de Lingüística Computacional (TACL), 2, págs. 231-244, 2014.
8. D. Jurgens, R. Navigli. "Todo es diversión y juegos hasta que alguien anota: videojuegos con un propósito para la anotación lingüística" (PDF) . Archivado desde el original el 3 de enero de 2015 . Consultado el 3 de enero de 2015 . Transacciones de la Asociación de Lingüística Computacional (TACL), 2, págs. 449-464, 2014.
9. Katy Steinmetz. Redefiniendo el diccionario moderno , revista TIME, vol. 187, 23 de mayo de 2016, págs. 20-21.

enlaces externos

• Página web oficial