Quizás estés familiarizado con el término «grafos de conocimiento», aunque sospecho que has obtenido beneficios de ellos, tal vez incluso hoy mismo, al utilizar tu asistente virtual favorito. ¿Sabías que cuando haces una pregunta como «¿Cuál es la capital de Canadá?», el asistente extrae la respuesta «Ottawa» de un grafo de conocimiento? Los grafos de conocimiento pueden verse como una forma de representar información semántica entre dos entidades, y lo interesante de ellos es que las aplicaciones modernas permiten describir casi cualquier entidad imaginable dentro de un grafo.
Tomemos, por ejemplo, un grafo de conocimiento de películas y actores. También podríamos describir ingredientes para recetas, así como los pasos necesarios para cocinarlas. Esto significa que las máquinas son capaces de comprender cómo se relacionan estas entidades entre sí, junto con sus atributos compartidos. Esto nos permite establecer conexiones entre diferentes cosas en el mundo que nos rodea.
Índice
¿Qué es un grafo de conocimiento?
Un grafo de conocimiento está compuesto por nodos conectados por aristas. Los nodos describen cualquier objeto, persona o lugar, mientras que una arista define la relación entre los nodos. Por ejemplo, un nodo de «Ottawa» y un nodo de «Canadá» pueden estar conectados por la arista de «capital». Lo interesante es que un par de nodos puede estar conectado por más de una relación si están relacionados de varias maneras.
Tomemos otro ejemplo con la ciudad de «París». París es la capital de Francia, pero también formó parte del Imperio Romano en el pasado. En este caso, las aristas serían «París a Francia» es «capital», y «París a Imperio Romano» es «ciudad de». Podemos ver cómo los nodos pueden estar conectados por múltiples aristas a medida que expandimos este grafo de conocimiento.
Los grafos de conocimiento pueden construirse utilizando diferentes fuentes de datos y vinculándolas para inferir datos faltantes. Por ejemplo, si intentas predecir el número de restaurantes chinos en la ciudad de Nueva York, podrías utilizar datos del censo como una fuente de información. Sin embargo, esa fuente podría estar desactualizada o no clasificar correctamente todos los restaurantes. Si agregamos una segunda fuente de datos, como las reseñas en línea de diferentes restaurantes, y las colocamos en un grafo de conocimiento, podemos utilizar métodos estadísticos para inferir que en realidad hay 2.900 restaurantes que sirven comida china en la ciudad de Nueva York, lo cual podría ser muy diferente a lo que se informó en los datos del censo solamente.
El papel del procesamiento del lenguaje natural en los grafos de conocimiento
Los grafos de conocimiento utilizan algo llamado Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para construir una vista de nodos y aristas a través de un proceso llamado enriquecimiento semántico. Es posible tomar texto no estructurado, como un artículo, y clasificar ese texto utilizando PLN para crear conjuntos de datos correlacionados y relacionados con esa información. Y eso es lo que construye un grafo de conocimiento.
Más allá de ayudar con consultas de preguntas y respuestas, existen muchas otras aplicaciones comerciales para los grafos de conocimiento. Por ejemplo, los videos recomendados que probablemente aparezcan junto a este en YouTube en este momento utilizan un grafo de conocimiento basado en las consultas que las personas están buscando y los videos adicionales que podrían disfrutar.
En el ámbito de los seguros, los grafos de conocimiento pueden ayudar a determinar si un reclamo por daños es legítimo o si ha sido presentado fraudulentamente por el asegurado. En el comercio minorista, los grafos de conocimiento pueden ayudar a comprender la relación entre productos para que las empresas puedan recomendar combinaciones que podrían interesar a los clientes.
Ahora te dejaré con una sabiduría que me di cuenta anoche y la compartiré en forma de grafo de conocimiento. Consiste en tres nodos: «ser humano», «café» y «sueño». Estos nodos están conectados por aristas. La arista entre «ser humano» y «café» es «consumo», la arista entre «ser humano» y «sueño» es «necesita» y lo que aprendí anoche es que la arista entre «café» y «sueño» es «evitar». Así que, ¡evita la cafeína después de las 5 pm, amigos!
Resumen del contenido
A continuación, se muestra un resumen de la información presentada en este artículo:
| Grafo de Conocimiento | Definición |
|---|---|
| Nodos | Representan objetos, personas o lugares |
| Aristas | Definen la relación entre los nodos |
| Enriquecimiento Semántico | Proceso de clasificar texto no estructurado utilizando Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) |
| Aplicaciones Comerciales | Incluyen recomendaciones de videos, verificación de reclamos en seguros y recomendaciones de productos en el comercio minorista |
Preguntas frecuentes
A continuación, se responden algunas preguntas frecuentes sobre los grafos de conocimiento:
¿Cómo se construyen los grafos de conocimiento?
Los grafos de conocimiento se construyen utilizando diversas fuentes de datos que se vinculan entre sí para formar conexiones entre nodos y aristas. Además, se utiliza Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para enriquecer semánticamente los datos.
¿Cuál es la importancia de los grafos de conocimiento en las aplicaciones comerciales?
Los grafos de conocimiento son importantes en las aplicaciones comerciales porque permiten comprender las relaciones y los atributos compartidos entre diferentes entidades. Esto permite generar recomendaciones personalizadas, verificar reclamos o inferir datos faltantes.
¿Cómo se utilizan los grafos de conocimiento en YouTube?
En YouTube, los grafos de conocimiento se utilizan para generar recomendaciones de videos basadas en consultas y en el contenido que los usuarios han disfrutado previamente. Esto ayuda a mejorar la experiencia del usuario y a promover contenido relevante.
Espero que este artículo te haya proporcionado información interesante sobre los grafos de conocimiento y su papel en la comprensión y generación de conexiones entre entidades. Si tienes alguna pregunta adicional, no dudes en dejar un comentario a continuación. ¡Y no olvides suscribirte para más contenido relacionado!
Gracias por leer y espero verte pronto en otros artículos relacionados en mi blog.
¿Te ha resultado útil??
0 / 0
Hola, somos Mila Jiménez y César Sánchez. Dos apasionados de la ciberseguridad con muchos años de experiencia. Hemos trabajado en muchas empresas del mundo TI y ahora nos apetece compartir nuestro conocimiento con cualquiera que lo necesite.
¡Si te gusta nuestro contenido puedes invitarnos a un café AQUÍ!