Las redes semánticas extendidas multicapa ( MultiNets ) son tanto un paradigma de representación del conocimiento como un lenguaje para la representación del significado de las expresiones del lenguaje natural que ha sido desarrollado por el profesor Dr. Hermann Helbig sobre la base de las redes semánticas anteriores . Se utiliza en una aplicación de respuesta a preguntas para alemán llamada InSicht. [1] También se utiliza para crear una aplicación de tutoría desarrollada por la Universidad de la Universidad de Hagen para enseñar MultiNet a los ingenieros del conocimiento .
Se afirma que MultiNet es uno de los sistemas de representación del conocimiento más completos y detallados. Especifica estructuras conceptuales por medio de unas 140 relaciones y funciones predefinidas, que se caracterizan y sustentan sistemáticamente en un aparato axiomático formal . Aparte de sus conexiones relacionales, los conceptos están incrustados en un espacio multidimensional de atributos estratificados y sus valores. Otra característica de MultiNet que la distingue de las redes semánticas simples es la posibilidad de encapsular redes parciales completas y representar la cápsula conceptual resultante como un nodo de orden superior, que en sí mismo puede ser un argumento de relaciones y funciones. MultiNet se ha utilizado en prácticas PNLaplicaciones tales como interfaces de lenguaje natural para Internet o sistemas de respuesta a preguntas en grandes corpus anotados semánticamente con millones de oraciones. MultiNet es también una piedra angular del motor de búsqueda comercialmente disponible SEMPRIA-Search, donde se utiliza para la descripción del léxico computacional y el conocimiento previo, para el análisis sintáctico-semántico, para la búsqueda de respuestas lógicas, así como para la generación de respuestas en lenguaje natural.
MultiNet es compatible con un conjunto de herramientas de software y se ha utilizado para crear grandes léxicos computacionales basados en la semántica. Las herramientas incluyen un intérprete semántico WOCADI, que traduce expresiones del lenguaje natural (frases, oraciones, textos) en expresiones formales de MultiNet, un banco de trabajo MWR + para el ingeniero del conocimiento (que comprende módulos para la adquisición automática de conocimientos y el razonamiento) y un banco de trabajo LIA + para la computadora. lexicógrafo que apoya la creación de una gran léxica computacional de base semántica.