Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Base de conocimiento estructurada
Conjunto de datos organizados según un esquema predefinido (ej: grafos de conocimiento, bases de datos relacionales) utilizado para almacenar y recuperar información fáctica para el sistema QA.
Extracción de Entidades Nombradas (NER)
Proceso de PLN que identifica y categoriza la información clave (nombres de personas, de organizaciones, de medicamentos, etc.) en un texto no estructurado para alimentar la base de conocimiento.
Generación de Preguntas Sintéticas
Técnica de aumento de datos donde se crean automáticamente preguntas y sus respuestas a partir de documentos existentes para entrenar modelos QA con pocos datos reales.
Razonamiento sobre grafo de conocimiento
Capacidad de un sistema QA para deducir nueva información recorriendo y combinando las relaciones (aristas) entre las entidades (nodos) de un grafo de conocimiento.
Reescritura de consulta
Proceso que transforma una pregunta de usuario, a menudo ambigua o mal formulada, en una consulta optimizada para la búsqueda de información o la interrogación de una base de conocimiento.
Verificación de hechos (Fact Checking)
Mecanismo que valida la coherencia y la exactitud de una respuesta generada contrastándola con fuentes fiables del dominio, crucial para aplicaciones de alto riesgo como la medicina o las finanzas.
Modelo de lenguaje especializado (Domain-Specific LM)
Modelo de lenguaje pre-entrenado o ajustado en un corpus de textos específico de un dominio (ej: artículos médicos, jurisprudencia), permitiéndole comprender y generar una jerga técnica con mayor precisión.
Sistema QA híbrido
Arquitectura que combina varios enfoques (ej: extracción basada en reglas, búsqueda semántica, modelos neuronales) para aprovechar sus fortalezas respectivas y mejorar la robustez y la precisión de las respuestas.
Explicabilidad de las respuestas (Answer Explainability)
Capacidad de un sistema de preguntas y respuestas (QA) para proporcionar no solo una respuesta, sino también las pruebas, las fuentes o el razonamiento que llevaron a dicha respuesta, esencial para la confianza del usuario.
Indexación semántica
Técnica que organiza los documentos basándose en su significado y contexto (a menudo mediante embeddings), en lugar de en palabras clave, para permitir una búsqueda más relevante.
Canal de procesamiento de la información
Secuencia ordenada de pasos (ej: ingesta, limpieza, NER, indexación) que transforma los datos brutos en una base de conocimientos estructurada e consultable para el sistema de preguntas y respuestas (QA).
Ajuste fino con datos de preguntas y respuestas (QA)
Proceso de adaptación de un modelo de lenguaje preentrenado utilizando un conjunto de datos de pares pregunta-respuesta específicas de un dominio para mejorar su rendimiento en la tarea de preguntas y respuestas.
Detección de la intención de la pregunta
Clasificación del tipo de información que busca el usuario (ej: definición, comparación, lista, causa-efecto) para orientar la estrategia de búsqueda y generación de la respuesta más adecuada.