4.3 Bases de Datos Terminográficas y Bases de Datos de Conocimiento

Una distinción previa es necesaria en referencia a los términos datos, información y conocimiento. Aunque muchas veces se utilizan indistintamente, podemos decir que los datos son concretos y describen de forma detallada entidades del mundo real mientras que la información, por otro lado, es lo que se obtiene cuando los datos son analizados, ya sea por un agente humano o por una aplicación externa. El término conocimiento hace referencia específica a las reglas en las que la información ha de ser usada, así como a diversos procesos cognitivos en relación con la actualización de la información contenida en un sistema.

De forma paralela, para establecer una diferenciación entre las bases de datos y las bases de conocimiento, mientras que las primeras almacenan, de forma pasiva, una serie de datos organizados según una estructura formal pre-existente, en el caso de las segundas, la estructura es mucho más compleja ya que la representación no incluye sólo datos sino posibles reglas para que un sistema experto o un agente IA pueda ejecutarlas (Crevier 1999). En el caso que nos ocupa, OntoTerm^®, gestor de base de datos terminográfico basado en el conocimiento, cuenta con dos módulos interrelacionados pero claramente diferenciados (véase §4.5): el conceptual, actúa como estructuración del conocimiento, mientras que el otro módulo, el terminográfico, es una base de datos. Lo que se propone en el estudio que conforma esta tesis es un agente (bien sistema experto o agente IA), capaz de, en función de la información ya existente y de la información introducida por el usuario, confeccione una definición, tanto a nivel conceptual como a nivel proposicional.

Tal y como se concibe la definición en este trabajo, existen varias ventajas en la utilización de una base de conocimiento en lugar de una base de datos tradicional. Para empezar, el concepto de herencia de valores por defecto (Shastri 1988), presente en una base de datos de conocimiento es esencial para entender el potencial de la definición en nuestro trabajo. Por un lado y de forma general, el concepto de herencia además de ahorrar trabajo y tiempo nos ayuda a validar una estructura conceptual determinada. Por otro lado, y más concretamente, el hecho de que el propio sistema pueda deducir y complementar las propiedades de un concepto basándose en las propiedades de conceptos más altos en la jerarquía, junto con la existencia y tipificación de esquemas de marcos (Minsky 1975) hace que la definición cuente con muchas más variables que las que se formalizan lingüísticamente por medio del enunciado. Aunque tan sólo aparezca de forma explícita en la definición terminográfica que la altretamina es oral, el sistema, según nuestra propuesta, "sabrá" que ha de ser administrada por el oncólogo, ya que más arriba en la jerarquía conceptual se estipuló el marco: los fármacos antineoplásicos son administrados bajo prescripción médica.

OntoTerm^® no es un diccionario especializado, sino una fuente de conocimiento multifuncional, a multipurpose knowledge resource (Meyer y Mackintosh 1996: 3) al que se accede por medio de la definición¹. Este enfoque nos permitirá en todo momento tener una visión de conjunto, seccionar el conocimiento (Galeazzi 1998: 35) según nos convenga, extraer información relacionada según parámetros muy distintos, no sólo lingüísticos o formales sino conceptuales, al mismo tiempo que se podrá actuar de manera más activa y hacer inferencias algo más "inteligentes". Esta base de conocimiento para la gestión de léxico especializado, OntoTerm^®, es a lo que Meyer y Mackintosh (1996: 2) denomina producto híbrido entre un banco de datos y las bases de conocimiento tal y como se conciben en Inteligencia Artificial. Este producto híbrido es el que nosotros utilizaremos para poder reproducir lo más fielmente posible los mecanismos intelectuales comunes entre los expertos, partiendo de un nivel de abstracción (ontología base²) para llegar al lexicón especializado (término con su definición donde se hacen explícitos los tipos de relaciones con otros términos y/u otros conceptos) en las distintas lenguas de estudio. Con este sistema de gestión basado en el conocimiento, se facilitan reglas generalizadoras sobre el funcionamiento de cada uno de los conceptos y términos en cada contexto en particular.

NOTAS

1 Existen dos términos muy parecidos a los que hemos hecho referencia, recurso multifuncional (Melby 1988) y fuente de conocimiento multifuncional (Meyer y Mackintosh 1996). Ni estos dos autores son los que acuñaron el término ni tampoco son los únicos que lo adoptan en sus distintos enfoques. Ambos términos se refieren al mismo concepto general: es necesario facilitar la utilización de una base de datos ya sea conocimiento o no, para distintos fines. 

2 Las ontologías se están empleando en aplicaciones basadas en el conocimiento en las que sea necesario definir concretamente el conjunto de entidades así como sus interacciones. En el trabajo terminográfico, la ontología hace explícita la orientación onomasiológica y la perspectiva desde la que se ha abordado el trabajo terminográfico (Cabré 1999: 144).

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