BabelNet

BabelNet
Información general
Dominio	babelnet.org
Tipo	Software; Biblioteca digital; Recurso de información; Base de datos
Comercial	No
Idiomas disponibles	271
En español	Sí
Licencia	Attribution-NonCommercial-ShareAlike_3.0_Unported
Estado actual	Activo
Gestión
Operador	Universidad de Roma La Sapienza
	[editar datos en Wikidata]

BabelNet es una red semántica multilingüe y una ontología lexicalizada.^[1]^[2] BabelNet ha sido creada automáticamente integrando la mayor enciclopedia web multilingüe, Wikipedia, a la base de datos léxica más reconocida del idioma inglés, WordNet. La integración es realizada a través de un mapeo automático, a la vez de llenando los vacíos de idiomas de pocos recursos con la ayuda traductores automáticos. El resultado es un "diccionario enciclopédico" que provee conceptos y entidades lexicalizadas en muchos idiomas y conectadas a través vastas relaciones semánticas. Similarmente a WordNet, BabelNet agrupa palabras de distintos idiomas en conjuntos de sinónimos, llamados Babel synsets. Para cada Babel synset, BabelNet provee pequeñas definiciones (llamados glosses) en muchos idiomas obtenidos tanto de WordNet como de Wikipedia.

Estadísticas de BabelNet[editar]

En agosto de 2016, BabelNet (version 3.7) cubría 271 idiomas, incluyendo todos los idiomas europeos, muchos idiomas asiáticos, y Latín. BabelNet 3.7 contiene más de 13 millones de synsets and alrededor de 745 millones de acepciones (independientemente de su idioma). Cada Babel synset contiene 5.5 sinónimos (o acepciones), en promedio, en cualquier idioma. La red semántica incluye todas las relaciones léxicas y semánticas de WordNet (hiperonimia e hipónimia, meronimia and holonimia, antonomía y sinonimia, etc., totalizando alrededor de 364.000 relaciones) así como una relación subespecificada de Wikipedia (totalizando alrededor de 380 millones de relaciones).^[1] La Versión 3.7 también posee 11 millones de imágenes asociadas a los Babel synsets y provee una versión en Lemon RDF.

Aplicaciones[editar]

BabelNet ha sido utilizada en aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural multilingües. El conocimiento lexicalizado que se encuentra disponible en BabelNet ha sido utilizado para obtener los mejores resultados conocidos hasta el momento en Similitud semántica^[3] y Desambiguación multilingüe.^[4]

Véase también[editar]

Referencias[editar]

↑ ^a ^b R. Navigli and S. P Ponzetto. 2012. BabelNet: The Automatic Construction, Evaluation and Application of a Wide-Coverage Multilingual Semantic Network. Artificial Intelligence, 193, Elsevier, pp. 217-250.
↑ R. Navigli, S. P. Ponzetto. BabelNet: Building a Very Large Multilingual Semantic Network. Proc. of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2010), Uppsala, Sweden, July 11–16, 2010, pp. 216–225.
↑ R. Navigli and S. Ponzetto. 2012. BabelRelate! A Joint Multilingual Approach to Computing Semantic Relatedness Archivado el 3 de marzo de 2016 en Wayback Machine.. Proc. of the 26th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2012), Toronto, Canada, pp. 108-114.
↑ R. Navigli and S. Ponzetto. Joining Forces Pays Off: Multilingual Joint Word Sense Disambiguation. Proc. of the 2012 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2012), Jeju, Korea, July 12–14, 2012, pp. 1399-1410.

Enlaces externos[editar]

Sitio web oficial
BabelNetXplorer, un interface web para ver las relaciones semánticas de BabelNet

Datos: Q4837690

[NavigliPonzetto12-1] R. Navigli and S. P Ponzetto. 2012. BabelNet: The Automatic Construction, Evaluation and Application of a Wide-Coverage Multilingual Semantic Network. Artificial Intelligence, 193, Elsevier, pp. 217-250.

[2] R. Navigli, S. P. Ponzetto. BabelNet: Building a Very Large Multilingual Semantic Network. Proc. of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2010), Uppsala, Sweden, July 11–16, 2010, pp. 216–225.

[3] R. Navigli and S. Ponzetto. 2012. BabelRelate! A Joint Multilingual Approach to Computing Semantic Relatedness Archivado el 3 de marzo de 2016 en Wayback Machine.. Proc. of the 26th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2012), Toronto, Canada, pp. 108-114.

[4] R. Navigli and S. Ponzetto. Joining Forces Pays Off: Multilingual Joint Word Sense Disambiguation. Proc. of the 2012 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2012), Jeju, Korea, July 12–14, 2012, pp. 1399-1410.

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