El papel del modelado cognitivo en general y, en particular, el de los marcos en la teoría y la práctica terminológicas

WILLY MARTIN

Grupo de investigación en lexicología y terminología

Vrije Universiteit Amsterdam

1. INTRODUCCIÓN Y REVISIÓN

En este artículo, el modelado cognitivo se entenderá como la representación sistemática del conocimiento dentro de una determinada materia o campo de conocimiento. Aquí se tomará el término modelo como un trasfondo frente al cual, o un sistema mediante el cual, se puede organizar el conocimiento. Una TD (base de datos terminológica) se considerará, entre otras cosas, como la descripción de un campo de conocimiento por medio de una terminología. Se considerará que un diccionario terminológico, a diferencia de una base de datos terminológica, es secundario respecto de esta última; en otras palabras, los diccionarios se considerarán derivaciones (interfaces) de bases de datos subyacentes.

El artículo constará de tres partes. En primer lugar, se distinguirán e ilustrarán distintos niveles de modelado cognitivo. En segundo lugar, se examinará un enfoque basado en marcos para uno de los niveles, a saber, el de los términos/conceptos. En tercer y último lugar, el enfoque propuesto se contrastará con un conjunto de cuestiones terminológicas importantes para situarlo y evaluarlo.

2. NIVELES DEL MODELADO COGNITIVO

Sostendré que, para funcionar bien (de modo que el conocimiento pueda adquirirse [fácilmente] y utilizarse [adecuadamente]), una TD debe organizarse en, al menos, tres niveles, a saber:

• el del dominio,

• el de la base de datos y

• el de los términos/conceptos.

A continuación, por tanto, trataré

• el modelado del dominio (modelado en el nivel superior, el denominado nivel macroestructural);

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• modelización de datos (modelización en el nivel intermedio, el de las entidades y relaciones de una base de datos, el llamado nivel mesoestructural);

• modelización de términos/conceptos (modelización en el nivel más bajo, el de los términos y los conceptos, el llamado nivel microestructural).

Para aclarar qué se quiere decir, ilustraré los respectivos niveles uno por uno en las secciones siguientes.

2.1. Modelización del dominio

Si se pretende que una base de datos terminológica gestione el conocimiento y su gestión, debe proporcionar un modelo que represente cómo está organizado/estructurado el «(sub)mundo», es decir, el dominio. Así, por ejemplo, en la medicina, un concepto básico, a saber, el de enfermedad (nosología en la figura 1 de abajo), estructura todo el campo. Es el principio organizador central de este «mundo». Si aquí se habla de partes del cuerpo, es porque estas resultan o pueden resultar afectadas; lo mismo se aplica cuando se habla de organismos; los procedimientos terapéuticos solo tienen sentido cuando se refieren a enfermedades y, por tanto, a síntomas (hallazgos), causas (etiología), etc. Todo lo que pertenece al mundo de la medicina está vinculado directa o indirectamente (a través de otros conceptos) al concepto central enfermedad. La cantidad y el grado de detalle de la información proporcionada sobre otros conceptos quedan determinados por esta relación directa o indirecta. Por tanto, la modelización del dominio es una conditio sine qua non, sin la cual es imposible construir una base de datos terminológica. En la figura 1 se ofrece una representación esquemática simplificada de dicha modelización del dominio para la medicina [para más detalles, véase Martin e.a. 1991].

Como puede observarse, todas las categorías principales están vinculadas de forma centrípeta a la enfermedad (nosología): la anatomía (MEMF) y los organismos mediante la relación «afectado por», la etiología mediante la relación «causado por», los hallazgos mediante la relación «síntomas», los procedimientos terapéuticos mediante la relación «tratar», etc. Por lo general, pues, el dominio de la medicina está bien delimitado y centralizado: es un dominio con una categoría central o núcleo a la que están vinculadas todas las demás categorías. No hace falta decir que tomar los mismos objetos e incluirlos en un dominio diferente («fármacos» en la medicina frente a la misma categoría en la farmacia) altera la estructura del campo y la cantidad y el carácter del conocimiento que debe expresarse. Esta es, entre otras, una de las razones por las que la modelización del dominio es crucial al iniciar la construcción de una base de datos terminológica y abordar la representación del conocimiento.

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Figura 1: Ejemplo de un dominio centralizado «delimitado» (la medicina)

Sin embargo, no todos los dominios presentan el mismo tipo de estructura. Así, por ejemplo, en la figura 2 se ofrece un ejemplo del dominio de los sistemas educativos, que tiene una estructura anidada o similar a la de una cebolla. Puede sostenerse que todas las capas, juntas, forman el conjunto (la cebolla) y que, por tanto, uno no puede limitarse, por ejemplo, a la capa más interna, sino que tendrá que seleccionar elementos de todas las capas (círculos) si quiere comprender el dominio de los sistemas educativos en su totalidad.

Como muestran los ejemplos anteriores, los campos temáticos/dominios no siempre se ordenan jerárquicamente (según relaciones de tipo «es-un» o «parte-de»), como cabría esperar a primera vista debido a los modelos biológicos y su estricto orden taxonómico. Además, en ocasiones los dominios son bastante difusos. Mientras que, por ejemplo, el dominio tratado de la medicina está bastante bien delimitado, el de los negocios lo está mucho menos, como ilustra la figura 3.

Aunque puede observarse que el dominio los negocios implica la interacción entre una empresa y tanto sus socios externos como sus partes internas (P = sección de producción, F = sección financiera, S = sección de ventas, A = sección administrativa) y aunque en ambas interacciones la venta

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Figura 2: Ejemplo de un dominio organizado como una cebolla (sistemas educativos)

Figura 3: Ejemplo de un dominio centralizado difuso (empresas)

Los socios/partes (empresariales) e (industriales) ocupan el primer lugar, pero el dominio como tal sigue siendo difuso, aunque está organizado de forma centralizada.

Sea cual sea el dominio, comprender bien la superestructura o macroestructura del campo es una condición necesaria tanto para delimitar mejor el propio campo temático como para organizar y representar el conocimiento de ese campo mediante una base de datos terminológica (TD).

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2.2. Modelado de datos

Por modelado de datos entiendo aquí el modelado de datos tal como se realiza en una base de datos, que implica

la definición de las entidades del modelo y de sus relaciones (por ejemplo, términos, conceptos, colocaciones y las relaciones/vínculos existentes entre ellos), y

la definición de las categorías de datos para las distintas entidades (tanto los atributos como los [dominios de sus] valores).

En efecto, en un modelo de datos no solo hay que dejar claro qué se quiere representar desde el punto de vista del contenido (véase 2.1 más arriba: el marco general o macroestructura del mundo/dominio que se ha de representar), sino también cómo se hará: mediante qué objetos formales, entidades y relaciones.

En un proyecto denominado DOT (acrónimo del neerlandés Databank OverheidsTerminologie: base de datos de terminología gubernamental; véanse Maks e.a. 2000 y Maks e.a. 2001), el sistema necesitaba las siguientes entidades: conceptos, términos, colocaciones y vínculos, para representar los términos, el uso de los términos en colocaciones, las relaciones entre términos, como la sinonimia (casi) total, la equivalencia (casi) total y otras semejantes. La figura 4 puede dar una idea de lo que se quiere decir.

Como se observará, se utilizan distintas formas gráficas para distinguir entre:

conceptos (C),

términos (T) y

colocaciones (COLL).

Además, se establece una distinción clara (véase la línea discontinua horizontal) entre términos y conceptos, lo que implica que las entidades concepto corresponden a unidades semánticas expresadas por uno o más términos en uno o más idiomas. Las entidades término representan un término junto con su descripción lingüística completa, incluido su uso. Las entidades colocación hacen lo mismo con las colocaciones. También hay varios tipos de vínculos: tanto explícitos (las líneas continuas del esquema) como implícitos (las líneas discontinuas). Un ejemplo de vínculo explícito (uno que el terminólogo debe completar explícitamente) es el que existe entre un concepto y un término, o entre un concepto y otro concepto (con valores como NEARSYN, HYPER, HYPO, REL(ATED)). Los vínculos implícitos son vínculos que el sistema puede derivar automáticamente: debido a que los términos están vinculados a conceptos y a que los valores pragmáticos se especifican para cada

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Figura 4: Entidades, enlaces y relaciones en DOT (basado en Maks e.a. 2000; véase también Maks e.a. 2001 para más información)

término, no es necesario mencionar explícitamente las relaciones entre términos (tanto intralingüísticas como interlingüísticas), sino que pueden «calcularse», lo que conduce a la sinonimia plena, la equivalencia de traducción completa, la equivalencia de traducción restringida y la equivalencia de traducción aproximada.

La ventaja de mantener separados el nivel conceptual y el lingüístico (terminológico) es, entre otras, que la descripción de un término en una lengua no influye en la descripción de su llamado equivalente de traducción en otra lengua. En otras palabras, ahora se puede trabajar con entradas monolingües, lo que significa que los términos de una lengua pueden describirse independientemente de los de otra y, aun así, vincularse entre sí mediante el nivel conceptual.

En la figura 5 se representa esquemáticamente la diferencia entre entradas monolingües y multilingües en una base de datos multilingüe.

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Figura 5: Entradas multilingües frente a entradas monolingües

Las entradas monolingües (entradas en una lengua) pueden vincularse con otras entradas monolingües (entradas de una o más lenguas) sin que una lengua sesgue la descripción de la otra.

En las entradas multilingües, una entrada contiene toda la información para todas las lenguas. El problema es entonces que las diferencias en el nivel conceptual se difuminan si los términos de distintas lenguas se tratan como equivalentes de traducción sin ser plenamente equivalentes.

Lo anterior no solo deja claro que no se puede construir un modelo de datos sin tener alguna noción del dominio que se aborda (y de los términos que aparecen en él), sino también que no se deben abstraer las tareas que se pretende realizar con el banco de datos (como en el caso de DOT: comparar sistemas jurídicos y traducir textos «gubernamentales»).

El modelado de datos no solo comprende la definición de entidades, sino también la de las categorías de datos/información que «adornan» dichas entidades. En la siguiente sección trataré una de estas entidades, a saber, los conceptos.

2.3 Modelado de conceptos

En la sección anterior ya he señalado algunas de las ventajas de un enfoque conceptual. Uno de los problemas que se plantean aquí es cómo representar los conceptos (entendidos como componentes mentales básicos con los que organizar el conocimiento). Si se acepta que el significado (conceptual) de un término suele estar representado por su definición, entonces podría representarse el significado/definición/concepto expresado por el término mediante una red semántica

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as a model (see, for instance, Fraas 1998: 433 ss.). In Martin 1998 semantic networks are represented in the form of frames and, among others, used as definition models. In the next part I will further elaborate upon the role of frames and on that of a frame-based approach to terminology.

3. UN ENFOQUE BASADO EN MARCOS PARA EL MODELADO DE CONCEPTOS

Aquí se entienden los marcos en el sentido que tiene la palabra en la IA, siguiendo la tradición minskyana (véase, por ejemplo, Minsky 1975). En este sentido, son estructuras que representan conocimientos de fondo, implícitos y estereotipados, necesarios para comprender los conceptos y el significado. Los marcos de IA à la Minsky tienen un formato de ranuras y valores. Desde este punto de vista, un marco es un conjunto de categorías conceptuales o relaciones generales (ranuras), seguidas de especificaciones (valores). Para aclarar lo que se quiere decir, recurriré a un ejemplo concreto.

Los marcos semánticos están vinculados a tipos, es decir, se asocian a determinados tipos de conceptos. Los tipos de conceptos deben haberse establecido durante la fase de modelado del dominio (véase la sección 2.1 anterior). Por ejemplo, en el ámbito de la terminología gubernamental aparece un tipo como allowance. La representación en forma de marco de allowance es la siguiente (véase también Martin and Heid 2001: 58):

Tabla 1: Marco para el tipo allowance

allowance RANURA PARÁFRASIS DE LA RANURA objetivo para qué está destinado el allowance fuente quién paga el a. beneficiario quién recibe el a. motivo por el que se paga el a. cuantía cuál es el importe del a. momento en que se paga el a. periodicidad cuántas veces se paga el a. forma de qué manera se concede el a. condición en qué condiciones se concede el a.

En el ámbito de los servicios sociales, el concepto de pensión se considerará una instancia del tipo allowance.

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El marco subyacente para este tipo constará de las siguientes casillas/elementos:

• beneficiario ¿quién recibe la prestación?

• fuente ¿quién concede la prestación?

• objetivo ¿con qué finalidad se concede la prestación?

• motivo/fundamento ¿en virtud de qué se concede la prestación?

• cuantía ¿cuál es el importe de la prestación?

• periodicidad ¿con qué frecuencia se concede la prestación?

• momento ¿cuándo se concede la prestación?

• forma ¿en qué forma (p. ej., dinero u otros valores) se concede la prestación?

• condición ¿cuáles son las condiciones en las que se concede la prestación?

Una definición derivada de este marco podría formularse así:

Una pensión es una cantidad de dinero, fijada por ley o por un acuerdo (de seguro), que otra persona paga periódicamente (p. ej., cada mes) a alguien (una persona con derecho a pensión, o su viuda o sus huérfanos) (un [antiguo] empleador o una entidad gestora), para sufragar los gastos de manutención tras la jubilación, ya sea por haber alcanzado la edad de jubilación establecida o por incapacidad, siempre que se hayan efectuado cotizaciones durante el período de servicio.

Por supuesto, tanto la forma concreta como el contenido de la definición dependen en gran medida del usuario al que va dirigida. Sin embargo, si se da por sentado que el significado conceptual de un término suele representarse mediante su definición, los modelos cognitivos, como los marcos, pueden ser de gran ayuda para sistematizar las definiciones. En la siguiente sección intentaré dejar claro que la modelización cognitiva en general y, en particular, el enfoque basado en marcos, van más allá de eso y repercuten no solo en el ámbito de las definiciones y los conceptos, sino también en el de la teoría y la práctica terminológicas en general.

4. DEBATE: IMPACTO DEL MODELADO COGNITIVO EN LA TEORÍA Y LA PRÁCTICA DE LA TERMINOLOGÍA

La afirmación básica presentada en este artículo ha sido la siguiente:

Si la terminología tiene que ver con la

• adquisición,

• representación y

• aplicación

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del conocimiento en un dominio específico de conocimiento, preferiblemente, aunque no exclusivamente, por parte de expertos en este dominio, entonces, para obtener mejores resultados en la teoría (diseño) y la práctica (producción y uso de bases de datos terminológicas), se debería prestar más atención al modelado cognitivo, que implica

el modelado de dominios,

el modelado de datos y

el modelado de conceptos.

En otras palabras, se sostiene que el modelado cognitivo en general y, en particular, un enfoque basado en marcos tienen un impacto positivo en los tres aspectos importantes del trabajo terminológico. La Figura 6 que aparece a continuación esquematiza estos tres aspectos, a saber: adquisición, representación y aplicación.

Figura 6: Las tres facetas del trabajo terminológico

Elsewhere (Martin 1998) I have tried to make clear that a cognitive and, more in particular, a frame-based approach shows certain advantages over other approaches with regard to the three aspects mentioned. So, for instance, will a frame-based approach not only lead to a better access to knowledge, but also to a production/prediction of knowledge: on the basis of definitions, combinations can (in abstractor) be predicted. In the case of pension, for instance, one can, on the basis of the frame, expect combinations with get (beneficiary), give/pay (source), high/low (size) etc. This also could give rise to socio-linguistic investigations: depending on the context/communicative situations/social roles different fillers/values could be used for the same slots/attributes.

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Para hacer más tangible el impacto de la modelización cognitiva, examinaré ahora las respuestas que ofrece nuestro enfoque a preguntas/cuestiones como las planteadas en la ponencia presentada por R. Kocourek en el Taller sobre Terminología durante el 17^th Congreso Internacional de Lingüistas (Praga, julio de 2003, R. Kocourek, «Teoría de la terminología y lenguaje especializado: criterios y elección»). He seleccionado una docena de preguntas que pueden considerarse cuestiones «candentes» en la teoría y la práctica terminológicas y he formulado respuestas breves, abordando las preguntas desde el punto de vista de la modelización cognitiva. Lo que sigue puede leerse, pues, como un breve diálogo de preguntas y respuestas.

• Pregunta: ¿Deberíamos estudiar también los no términos que aparecen en textos especializados? Respuesta: Un terminólogo debería estudiar lo que es pertinente desde un punto de vista cognitivo, es decir, lo que resulta interesante para el dominio de conocimiento que describe; en este sentido, los no términos también deberían ser objeto de estudio.

• P: ¿Deberíamos intentar examinar la terminología en una lengua, en dos lenguas, en grupos de más de dos lenguas o en todas las lenguas? R: Como hemos dejado claro en la sección 2.2., es preferible que las entradas sean monolingües y no multilingües. Esto no significa que la terminología no deba ser multilingüe; solo implica que las terminologías no deberían vincularse de manera que queden sesgadas hacia una lengua. En otras palabras, una terminología de una lengua no debería estar sesgada, sino que debería poder vincularse con la de otras lenguas.

• P: ¿Debería incluir la terminología nombres propios [...] en los textos? R: Los nombres propios pueden ser datos importantes en los campos del conocimiento. Por lo tanto, no deberían excluirse. Véase también el renovado interés del campo del PLN por las entidades nombradas y el reconocimiento de entidades nombradas (NER).

• P: Si han de tenerse en cuenta el significado denotativo (las cosas) y los aspectos pragmáticos de la terminología (los usuarios), ¿qué métodos deberían emplearse? R: En efecto, la terminología está regida tanto por consideraciones conceptuales como pragmáticas. En este sentido, es de primordial importancia que un banco de datos terminológicos no solo tenga en cuenta el modelado del dominio/datos o de conceptos. Es igualmente importante ofrecer los llamados perfiles de usuario, que delimitan las rutas de búsqueda y los paquetes de información

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adaptados a grupos de usuarios específicos. En la figura 6 de esta sección, los rectángulos de la derecha situados entre la base de datos y los dispositivos sugieren dichos perfiles de usuario.

• P: Aunque no podamos concebir la construcción de un lenguaje formal pseudosimbólico, ¿deberíamos introducir un sistema de acrónimos, [...] signos y símbolos u otros recursos similares? ¿Cómo podríamos construir tal sistema? R: Los marcos suelen ser un lenguaje de representación que se encuentra a medio camino de la formalización. Con cierto esfuerzo, pueden fijarse y normalizarse las ranuras o relaciones de un (sub)mundo. En cuanto a los rellenos, si se pudieran restringir (tanto formal como semánticamente), la formalización estaría más próxima. Un primer paso podría consistir en restringir los rellenos a términos. Si así fuera, podría establecerse una verdadera termnet.

• P: ¿Cómo obtenemos los datos primarios para describir y analizar términos: de corpus de textos especializados, de sistemas conceptuales de las disciplinas temáticas o de ambos? R: Debería haber una interacción entre ambos, como sugiere la figura 6 de esta sección. El lado de la adquisición (corpus, informantes) influye en el sistema de representación y viceversa. En otras palabras, los términos de los textos definen (parcialmente) el diseño del modelo de representación (adquisición → representación), mientras que el modelo de representación orienta la selección de términos y la información relativa a ellos (representación → adquisición).

• P: ¿Cómo distinguimos los no términos en textos especializados? R: Como un término funciona en tres niveles —el conceptual, el lingüístico y el sociolingüístico—, debería cumplir los criterios establecidos para cada uno de ellos. En otras palabras, los términos deberían expresar conceptos que funcionen o estén establecidos en un determinado (sub)mundo y que sean aceptados por el sistema lingüístico y la comunidad sociolingüística.

• P: ¿Cómo distinguimos los términos pluriverbales de las combinaciones de términos y de los sintagmas nominales complejos? R: Véase la pregunta/respuesta anterior. En realidad, la modelización cognitiva muestra lo que es conceptualmente posible/calculable/combinable dentro del (sub)mundo descrito; los factores lingüísticos y sociolingüísticos determinan si lo que es conceptualmente posible también se usa y se acepta.

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• P: ¿Cómo estudiamos las colocaciones terminológicas y la fraseología? R: En un enfoque basado en marcos, las casillas no solo sirven para definir el concepto, sino que, al ser relaciones, también muestran qué tipos de combinaciones (con otros conceptos) pueden darse. Véase, por ejemplo, el caso de pension, que puede llevar (en neerlandés) complementos como:

• hoog; laag, klein: relacionados con la casilla tamaño,

• betalen, uitkeren, toekennen, uitbetalen: relacionados con la casilla source,

• ontvangen, genieten, krijgen: relacionados con la casilla beneficiary.

En otras palabras, de los marcos semánticos y las definiciones basadas en marcos pueden derivarse patrones colocacionales abstractos, que abren perspectivas interesantes para estudiar combinaciones (véase Martin 2003 a este respecto).

• P: ¿Qué métodos se emplearán para el análisis semántico de los términos (definición, sinonimia, ambigüedad, hiperonimia, hiponimia, antonimia, metonimia y otras relaciones, etc.)? R: En un enfoque basado en marcos, son, con mucho, las «otras relaciones» las que desempeñan un papel destacado. Se considera que las relaciones predominantemente estructuralistas (sinónimos, etc.) no son suficientes ni lo bastante expresivas.

• P: ¿El enfoque será semasiológico u onomasiológico? R: Un enfoque de la definición basado en marcos parte de tipos de conceptos y, en este sentido, es onomasiológico.

• P: ¿Qué métodos de investigación lingüística utilizamos: estructuralistas, generativistas, postestructuralistas u otros? R: Véase la pregunta relativa al análisis semántico de los términos. Considero que, en particular, el enfoque estructuralista es demasiado restrictivo y, por ello, lo he sustituido por uno cognitivo.

5. OBSERVACIÓN FINAL

En este artículo he intentado dejar claro que la modelización cognitiva es una conditio sine qua non para la terminología, en el sentido de que crea el marco general necesario, sin el cual no es posible ni trabajar de manera coherente ni distinguir entre lo que es relevante y lo que no lo es.

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BIBLIOGRAPHY

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KOGNITYVINIO MODELIAVIMO APSKRITAI IR FREIMŲ KONKREČIAI VAIDMUO TERMINOLOGIJOS TEORIJOJE IR PRAKTIKOJE

Šiame straipsnyje išskirti, apibrėžti ir pavaizduoti skirtingi kognityvinio modeliavimo lygmenys – srities modeliavimas (makrostruktūrinis lygmuo), duomenų modeliavimas (mediostruktūrinis lygmuo) ir termino ir (arba) sąvokos modeliavimas (mikrostruktūrinis lygmuo). Kalbant apie pastarąjį lygmenį pristatomas freimais besiremiantis sąvokų modeliavimo būdas. Pagrindinis šiame straipsnyje iškeltas principas – kognityvinis modeliavimas apskritai ir freimais besiremiantis požiūris konkrečiai turi teigiamos įtakos tam tikros srities žinių gavimui, pateikimui ir taikymui. Akivaizdžiai parodoma, kad kognityvinis modeliavimas yra terminologijos būtinybė, nes jis suteikia reikalingą struktūrą, be kurios neįmanoma nei nuosekliai dirbti, nei atskirti tai, kas svarbu, ir kas ne.

Gauta 2010-08-09

Willy Martin Faculteit der Letteren, Vrije Universiteit De Boelelaan 1105, NL-1081 HV Amsterdam, Nederland E-mail [email protected]

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