
Sites como 11870 y PĆ”ginas Amarillas sonĀ buenos recursos para buscar información general sobre tiendas y restaurantes, e incluyen, ademĆ”s, comentarios generados por usuarios. Pero no lo son tanto a la hora de encontrar información mĆ”s precisa sin tener que buscar entre decenas de reseƱas para saber si los gin-tonics estĆ”n bien o si los camareros son amables. CientĆficos de MIT trabajan en estos momentos en un programa de anĆ”lisis semĆ”ntico para agilizar este proceso.
āLa proliferación de estas pĆ”ginas ha hecho fĆ”cil encontrar negocios locales que responden a bĆŗsquedas comunes como ‘marisco a buen precio a medio kilómetro del metro donde me encuentro’. ĀæPero quĆ© pasa con tĆ©rminos de bĆŗsqueda menos comunes como ‘quĆ© tamaƱo tienen las porciones’, ‘El camarero hace un buen martini’ o ‘Los comensales estĆ”n muy apilados’?, se preguntan en el blog de MIT los responsables del proyecto.
āLo primero que hace el sistema es determinar la estructura gramatical de cada frase que compone la reseƱa y organizar las palabras en parejas de adjetivos con sustantivos. Si, por ejemplo, alguien escribe ālos martinis me parecieron excelentesā, el algoritmo extrae āmartinis excelentesāā. Esto se ve reflejado en la precisión de los resultados de bĆŗsqueda.
Pero el anĆ”lisis de texto es solo una parte del proyecto. El objetivo final es que estos tĆ©rminos sirvan para responder a instrucciones de voz. āUn usuario en busca de un restaurante de marisco simplemente dirĆ” ‘encuentra un restaurante de marisco cercano’ y el ordenador o móvil responderĆ” con la información mĆ”s apropiada”.
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Foto de cyclonebill reproducido bajo lic CC

Sites como 11870 y PĆ”ginas Amarillas sonĀ buenos recursos para buscar información general sobre tiendas y restaurantes, e incluyen, ademĆ”s, comentarios generados por usuarios. Pero no lo son tanto a la hora de encontrar información mĆ”s precisa sin tener que buscar entre decenas de reseƱas para saber si los gin-tonics estĆ”n bien o si los camareros son amables. CientĆficos de MIT trabajan en estos momentos en un programa de anĆ”lisis semĆ”ntico para agilizar este proceso.
āLa proliferación de estas pĆ”ginas ha hecho fĆ”cil encontrar negocios locales que responden a bĆŗsquedas comunes como ‘marisco a buen precio a medio kilómetro del metro donde me encuentro’. ĀæPero quĆ© pasa con tĆ©rminos de bĆŗsqueda menos comunes como ‘quĆ© tamaƱo tienen las porciones’, ‘El camarero hace un buen martini’ o ‘Los comensales estĆ”n muy apilados’?, se preguntan en el blog de MIT los responsables del proyecto.
āLo primero que hace el sistema es determinar la estructura gramatical de cada frase que compone la reseƱa y organizar las palabras en parejas de adjetivos con sustantivos. Si, por ejemplo, alguien escribe ālos martinis me parecieron excelentesā, el algoritmo extrae āmartinis excelentesāā. Esto se ve reflejado en la precisión de los resultados de bĆŗsqueda.
Pero el anĆ”lisis de texto es solo una parte del proyecto. El objetivo final es que estos tĆ©rminos sirvan para responder a instrucciones de voz. āUn usuario en busca de un restaurante de marisco simplemente dirĆ” ‘encuentra un restaurante de marisco cercano’ y el ordenador o móvil responderĆ” con la información mĆ”s apropiada”.
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Foto de cyclonebill reproducido bajo lic CC
QuƩ pasa con comentarios del tipo:
Los martinis estan muy lejos del excelente.
¿SegirÔn considerando los martinis excelentes, o condirerarÔn que estÔn muy lejos?
Comentarios cerrados.