El uso de ontologías para procesamiento de lenguaje natural (PLN) se ha ido incrementando desde los días de Mikrokosmos [1], de tal manera que hoy en día, casi no hay aplicaciones de PLN que no utilicen una. La noción de la red semántica en cualquiera de sus múltiples versiones [2] ha reforzado el papel de estos recursos, no sólo como instrumentos privilegiados de representación de conocimiento, sino también como recursos necesarios para llevar a cabo inferencias silogísticas. En el área de recuperación de información, categorización y generación de resúmenes, la identificación del tema puede mejorarse mediante el uso de ontologías que provean conocimiento del dominio [3]. Cabe señalar, que la tendencia dentro de esta comunidad, es la de creer que el número de conceptos y relaciones en una ontología es directamente proporcional a su calidad. Sin embargo, diversos análisis hechos en España [3, 4, 5] han demostrado que no es así. Tenemos también evidencia, proveniente de casos de estudio prácticos de reutilización de ontologías para recuperación de información basada en conceptos en el ámbito médico [6], que demuestran que ontologías como SNOMED, a pesar de su tamaño (más de 300,00 conceptos y un número similar de relaciones)...
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