Sites como 11870 y Páginas Amarillas son buenos recursos para buscar información general sobre tiendas y restaurantes, e incluyen, además, comentarios generados por usuarios. Pero no lo son tanto a la hora de encontrar información más precisa sin tener que buscar entre decenas de reseñas para saber si los gin-tonics están bien o si los camareros son amables. Científicos de MIT trabajan en estos momentos en un programa de análisis semántico para agilizar este proceso.
“La proliferación de estas páginas ha hecho fácil encontrar negocios locales que responden a búsquedas comunes como ‘marisco a buen precio a medio kilómetro del metro donde me encuentro’. ¿Pero qué pasa con términos de búsqueda menos comunes como ‘qué tamaño tienen las porciones’, ‘El camarero hace un buen martini’ o ‘Los comensales están muy apilados’?, se preguntan en el blog de MIT los responsables del proyecto.
“Lo primero que hace el sistema es determinar la estructura gramatical de cada frase que compone la reseña y organizar las palabras en parejas de adjetivos con sustantivos. Si, por ejemplo, alguien escribe ‘los martinis me parecieron excelentes’, el algoritmo extrae ‘martinis excelentes’”. Esto se ve reflejado en la precisión de los resultados de búsqueda.
Pero el análisis de texto es solo una parte del proyecto. El objetivo final es que estos términos sirvan para responder a instrucciones de voz. “Un usuario en busca de un restaurante de marisco simplemente dirá ‘encuentra un restaurante de marisco cercano’ y el ordenador o móvil responderá con la información más apropiada».
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Foto de cyclonebill reproducido bajo lic CC
