ISSN: 1139-8736 Depósito Legal: B-39120-2002 Copyright: © Chantal Pérez |
Meyer, Eck & Skuce (1997: 100) señalan que aunque existan varias escuelas de pensamiento, existe también un cierto consenso tanto en el ámbito de la terminología como en el de la ingeniería del conocimiento en cuanto a que se puede describir un concepto de acuerdo con lo que la mayoría de los terminólogos llaman características.
Como ya mencionamos en el apartado 4.1.2, un conjunto de características representa el conocimiento que poseemos sobre un concepto: cuantas más características se puedan asignar a un concepto, más conocimiento se posee sobre él. La suma de todas las características de un concepto es lo que se conoce como su intensión, mientras que el conjunto de objetos a los que un concepto hace referencia es su extensión. La extensión de un concepto es inversamente proporcional a su intensión; es decir, un concepto que posea muchas características tiene una intensión amplia (broad intension) y, en consecuencia, su extensión será limitada (narrow extension), ya que sólo puede hacer referencia a un número limitado de objetos. Por otro lado, un concepto que posea pocas características tendrá una intensión limitada y una extensión amplia.
También es un hecho aceptado en la teoría terminológica que los conceptos han de ser organizados de forma sistemática y caracterizados de acuerdo con las relaciones que establecen con otros conceptos en el seno de un sistema conceptual. Tradicionalmente, han sido cuatro las clases de relaciones conceptuales que se han considerado fundamentales para la estructuración de un campo conceptual (con fines terminológicos). Estas relaciones pueden resumirse de la siguiente manera (tomada de las indicaciones dadas en Sager 1990: 29 y ss.; Cabré 1993: 202 y ss.; Meyer, Eck & Skuce 1997: 99; Pitch & Draskau 1985: 47):
La utilidad terminográfica que posee la estructuración conceptual de un área de especialidad es clara: en primer lugar, justifica la orientación onomasiológica característica de la terminología, ya que obliga al terminógrafo a pensar en conceptos primero y en sus designaciones después. Dicha estructuración, además, constituye un testigo ineludible de una visión cultural, social e incluso científica de la realidad, ya que de acuerdo con ella se han elegido los parámetros para la selección y relación de conceptos.
De los cuatro tipos de relaciones mencionados, las más estudiadas y usadas en la práctica terminográfica han sido, sin lugar a dudas, las dos primeras (las genéricas o lógicas y las partitivas o meronímicas). Esto quizá sea debido a que son las relaciones más fácilmente representables, normalmente en forma de estructuras arbóreas. Sin embargo, resultan insuficientes en la mayoría de los casos ya que, por una parte, hacen muy difícil representar relaciones polivalentes y, por otra, permiten indicar sólo un único criterio de clasificación (el genérico o el partitivo) y no permiten expresar de forma sistemática relaciones complejas entre conceptos de una misma estructura conceptual.
Como veremos en los apartados siguientes, la aplicación de métodos usados en Inteligencia Artificial para la representación del conocimiento (que han dado lugar al campo de la Ingeniería del Conocimiento) puede ser muy beneficiosa para solventar los problemas del análisis conceptual en el trabajo terminográfico, ya que posibilitan la sistematización de las representaciones conceptuales y expanden y enriquecen las posibilidades de representación de diferentes tipos de información pertinente a los conceptos. Precisamente ésta es una de las premisas básicas del proyecto OncoTerm, en el que se encuadra nuestra investigación: el uso de un mecanismo de representación tomado de la ingeniería del conocimiento (i.e. una ontología de conceptos) para representar la estructura conceptual que subyace a la base de datos terminológica y esta representación se ha posible a través del gestor de base de datos terminológica basado en el conocimiento, OntoTerm®.
En este sentido, los ingenieros del conocimiento y los terminógrafos poseen una tarea común: analizar y representar el conocimiento. Un buen ejemplo de esto es el trabajo realizado en la Universidad de Ottawa por la Profesora Meyer y sus colaboradores (Meyer, Eck & Skuce 1997: 99), ya que pueden considerarse pioneros en el desarrollo de una base de conocimiento terminológico (terminological knowledge base) mediante un sistema gestor de bases de conocimiento denominado CODE (Conceptually Oriented Description Environment).
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