OntoTagmodelo de anotación híbrida para la web semántica

  1. Aguado de Cea, Guadalupe
  2. Pareja Lora, Antonio
  3. Álvarez de Mon Rego, Inmaculada
Revista:
Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial

ISSN: 1137-3601 1988-3064

Ano de publicación: 2003

Volume: 7

Número: 18

Páxinas: 27-50

Tipo: Artigo

DOI: 10.4114/IA.V7I18.727 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso aberto editor

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Resumo

A instancias de lo que se ha dado en llamar la Web Semántica, la Inteligencia Artificial ha investigado exhaustivamente la anotación semántica de páginas web. La anotación (semántica) de textos se desarrolló primeramente en la Lingüística de Corpus; sin embargo, la Inteligencia Artificial, al centrarse en una anotación basada en ontologías, parece haber pasado por alto sus resultados. Este artículo muestra nuestras primeras experiencias en la integración de ambos campos, según las cuales una anotación híbrida (lingüística y ontológica) no sólo sería posible, sino también de gran utilidad, para hacer más comprensibles a un ordenador los documentos de la Web Semántica. Nuestro equipo de investigación está desarrollando OntoTag, un modelo de anotación multi-nivel (en principio, también multilingüe y de propósito general) basado en los estándares EAGLES y en la Semántica Ontológica, e implementado en lenguajes de marcado de última generación (RDF(S)/XML).