Descripción: La Semántica de Marco es una teoría del significado que se centra en las estructuras mentales que subyacen al uso del lenguaje. Esta teoría propone que el significado de las palabras y las oraciones no se puede entender completamente sin considerar el contexto cognitivo y cultural en el que se utilizan. En lugar de ver el significado como una simple relación entre palabras y objetos en el mundo, la Semántica de Marco sugiere que el significado está profundamente arraigado en las experiencias humanas y en las estructuras mentales que organizan esas experiencias. Estas estructuras, conocidas como ‘marcos’, son representaciones mentales que ayudan a las personas a interpretar y dar sentido a la información. Por ejemplo, el marco de ‘comida’ puede incluir conceptos como ‘preparar’, ‘comer’ y ‘compartir’, lo que permite a los hablantes entender y comunicar ideas relacionadas con la alimentación de manera más efectiva. La Semántica de Marco también destaca la importancia de la inferencia y la implicación en la comunicación, sugiriendo que el significado a menudo se construye a través de la interacción entre el lenguaje y el conocimiento previo del hablante y el oyente.
Historia: La Semántica de Marco fue desarrollada en la década de 1970 por el lingüista Charles J. Fillmore. Fillmore introdujo el concepto de marcos en su trabajo sobre la estructura del significado y la relación entre el lenguaje y la cognición. Su investigación se centró en cómo las palabras evocan estructuras mentales que influyen en la interpretación del lenguaje. A lo largo de los años, la Semántica de Marco ha evolucionado y se ha integrado en diversas disciplinas, incluyendo la lingüística, la psicología cognitiva y la inteligencia artificial.
Usos: La Semántica de Marco se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural para mejorar la comprensión y generación de texto. Se aplica en áreas como la traducción automática, donde es crucial entender el contexto y las relaciones entre conceptos. También se utiliza en sistemas de inteligencia artificial para desarrollar chatbots y asistentes virtuales que pueden interpretar mejor las intenciones del usuario y proporcionar respuestas más relevantes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de Semántica de Marco es su aplicación en sistemas de traducción automática, donde se utilizan marcos para interpretar correctamente frases que pueden tener múltiples significados dependiendo del contexto. Otro ejemplo es el uso de marcos en asistentes virtuales, que les permite entender mejor las preguntas de los usuarios y proporcionar respuestas más relevantes.
