Aquí hay un desglose del proceso, que abarca los enfoques manuales y automatizados:
i. Verificaciones semánticas manuales:
Este método se basa en gran medida en el juicio humano y la experiencia en el tema. Es el más adecuado para documentos complejos que requieren una comprensión matizada.
1. Comprender el propósito y la audiencia del documento: Antes de comenzar, defina claramente lo que el documento tiene como objetivo lograr y quién es la audiencia prevista. Este contexto es crucial para interpretar el significado con precisión.
2. Identificación de conceptos y relaciones clave: Identifique los temas centrales, los argumentos y la evidencia de apoyo. Analice cómo estos conceptos se relacionan entre sí y si las relaciones son lógicas y consistentes.
3. Comprobación de contradicciones e inconsistencias: Busque cualquier información conflictiva, declaraciones que se contradicen entre sí o reclaman no respaldados por la evidencia. Preste atención a los cambios en el tono, la perspectiva o la argumentación que podría interrumpir el flujo o la coherencia.
4. Evaluación de claridad y precisión: Asegúrese de que el idioma utilizado sea claro, conciso e inequívoco. Evite la jerga o los términos técnicos a menos que la audiencia esté familiarizada con ellos. Verifique que todos los términos se usen de manera consistente en todo el documento.
5. Evaluación del flujo lógico y la argumentación: Determine si los argumentos están bien estructurados y lógicamente sólidos. Compruebe si hay falacias, locales faltantes o suposiciones injustificadas. Asegúrese de que la evidencia presentada respalde adecuadamente las reclamaciones hechas.
6. Verificación de la precisión objetiva: Si el documento contiene información objetiva, referente cruzado con fuentes confiables para verificar su precisión.
ii. Comprobaciones semánticas automatizadas:
Estos métodos aprovechan el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y las técnicas de aprendizaje automático para automatizar partes del análisis semántico. Sin embargo, a menudo requieren recursos computacionales significativos y pueden no ser perfectos.
1. Etiquetado y analizador de dependencia: Estas técnicas de PNL analizan la estructura gramatical de las oraciones para identificar las relaciones entre palabras y frases. Esto ayuda a identificar posibles inconsistencias semánticas, como modificadores fuera de lugar o estructuras de oraciones ilógicas.
2. Reconocimiento de entidad con nombre (NER): NER identifica y clasifica las entidades nombradas (personas, organizaciones, ubicaciones, etc.) en el texto. Esto permite verificar la consistencia en el uso de estas entidades y detectar posibles errores o contradicciones.
3. Desaciguación del sentido de la palabra (WSD): WSD tiene como objetivo determinar el significado correcto de una palabra basada en su contexto. Esto es particularmente útil cuando se trata de palabras con múltiples significados.
4. Similitud semántica y medidas de relación: Estas técnicas comparan los significados de palabras y frases para identificar inconsistencias semánticas o contradicciones. Por ejemplo, podrían marcar si dos oraciones expresan ideas opuestas.
5. Resumen y paráfrasis de texto: Estas técnicas pueden ayudar a identificar los puntos principales del documento y verificar la consistencia interna. El parafraseo puede revelar ambigüedades o inconsistencias que podrían no ser evidentes de inmediato.
6. Integración de gráficos de conocimiento: Los sistemas sofisticados pueden integrarse con gráficos de conocimiento para verificar las afirmaciones fácticas e identificar relaciones entre conceptos.
iii. Limitaciones de los cheques automatizados:
Los controles semánticos automatizados aún están en desarrollo y tienen varias limitaciones:
* Entendimiento contextual: Las máquinas pueden luchar con matices sutiles de significado y contexto que los humanos se apoderan fácilmente.
* Ambigüedad y lenguaje figurativo: El manejo de la ambigüedad y el lenguaje figurativo (metáforas, modismos) sigue siendo un desafío.
* Subjetividad y sesgo: Los sistemas automatizados pueden reflejar los sesgos presentes en los datos de capacitación.
* Experiencia de dominio: Los sistemas automatizados pueden carecer del conocimiento específico del dominio requerido para un análisis semántico exhaustivo en campos especializados.
En la práctica, una combinación de controles manuales y automatizados es a menudo el enfoque más efectivo. Las herramientas automatizadas pueden ayudar a identificar posibles problemas, mientras que los revisores humanos proporcionan la comprensión y el juicio contextuales cruciales necesarios para un análisis semántico preciso.