Distintas palabras
Una misma idea puede expresarse mediante sinónimos, variantes locales o terminología propia de cada disciplina.
Búsqueda semántica multilingüe
LA Referencia desarrolla una nueva experiencia para explorar la producción científica regional por su significado. Una consulta puede ayudar a encontrar trabajos relacionados aunque utilicen otras expresiones o estén escritos en otros idiomas.
Beta pública sobre la colección de LA Referencia.
El desafío de descubrimiento
La producción científica circula entre países, disciplinas e idiomas. Cuando el descubrimiento depende únicamente de palabras idénticas, parte de esa producción puede resultar más difícil de encontrar.
Una misma idea puede expresarse mediante sinónimos, variantes locales o terminología propia de cada disciplina.
La consulta y el documento pueden referirse al mismo tema sin compartir ninguna palabra ni el mismo sistema de escritura.
Las expresiones dominantes reciben más exposición. La barrera afecta el acceso y la visibilidad, no la calidad de la investigación.
Cómo funciona
La búsqueda semántica compara representaciones numéricas de los textos. Esto le permite reconocer proximidad conceptual más allá de la coincidencia literal.
No traduce los documentos: compara significados entre idiomas y formas de expresión.
LA Referencia cosecha y normaliza los metadatos de la producción científica.
Títulos y resúmenes se organizan en fragmentos cuando el texto lo requiere.
BGE-M3 convierte cada fragmento en un embedding multilingüe.
La pregunta de la persona usuaria se transforma mediante el mismo modelo.
Solr localiza los registros conceptualmente próximos a la consulta.
VuFind presenta resultados, filtros, facetas y acceso a los documentos.
Cómo construimos la demo
La búsqueda semántica no funciona como una aplicación aislada. Se integró con el indexador de LA Referencia, Apache Solr y VuFind para conservar la experiencia bibliográfica y agregar recuperación por significado.
Tres modalidades complementarias
La interfaz permite observar cómo responde cada estrategia ante una misma consulta. Cada modalidad aporta una perspectiva diferente sobre la colección.
01
Encuentra términos presentes en los metadatos. Es especialmente útil para nombres, títulos, frases conocidas y terminología precisa.
Coincidencia léxica02
Compara significados y puede conectar idiomas o expresiones diferentes. Amplía el descubrimiento, pero no garantiza por sí sola la relevancia.
Proximidad conceptual03
Reúne las listas tradicional y semántica para combinar la precisión de las palabras con la amplitud del significado.
Fusión de rankingsUna colección regional para explorar
La indexación semántica incorpora las representaciones de los metadatos a la infraestructura de búsqueda regional. Así, la experiencia puede explorarse sobre producción científica reunida desde los nodos y repositorios de la red.
Experiencia guiada en vivo
Elige un tema y abre la misma idea en español, inglés, portugués, alemán, chino, japonés o árabe. En la beta podrás comparar lado a lado los resultados tradicionales, semánticos e híbridos.
Cada enlace abre una consulta en vivo. Observa qué idiomas aparecen en los resultados y cómo cambia la lista entre las tres modalidades. Los rankings pueden evolucionar a medida que se actualizan la colección, el modelo y la configuración.
Beta abierta
La demo está publicada para que personas usuarias, nodos nacionales y equipos de repositorios puedan explorarla y aportar observaciones para su evolución.
Abrir la beta semántica ↗Contexto del proyecto
Esta demo fue desarrollada por el equipo de LA Referencia dentro del proyecto Expansión e innovación de la infraestructura federada de ciencia abierta en América Latina, apoyado por Invest in Open Infrastructure.
Conocer el proyecto y sus avances ↗La elección de BGE-M3 como modelo multilingüe de referencia está explicada en la infografía Selección de modelos para búsqueda semántica multilingüe ↗.
Este trabajo se relaciona con el artículo de COAR Enhancing Visibility Across Languages: Semantic Multilingual Search for Scholarly Content ↗, publicado por Lautaro Matas en nombre de COAR (versión 1.0, 6 de noviembre de 2025).