Hace poco escribimos sobre por qué tu vocabulario es una red, no una lista: el consenso de investigación de cincuenta años según el cual las palabras viven en tu cabeza como una red conectada. Esta entrada es la otra mitad: lo que realmente construimos para ajustarnos a esa forma, y las decisiones concretas detrás.
Qué palabras entraron, y por qué la frecuencia gana a los libros de texto#
El grafo de cada idioma contiene unas 3.000 palabras. Esa cifra no es arbitraria: la investigación sobre cobertura de vocabulario (el trabajo de Paul Nation es el más conocido) sitúa a las ~3.000 familias de palabras más comunes en torno al 95% de las palabras de un texto típico, el umbral a partir del cual la lectura empieza a fluir en lugar de sentirse como descifrar un código. Un grafo de ese tamaño cubre el vocabulario con el que de hecho se encuentra quien aprende, desde A1 hasta B2.
La selección viene del uso real —con qué frecuencia aparecen realmente las palabras en el lenguaje cotidiano y genuino— refinada con nuestro propio vocabulario curado. Los datos de frecuencia del habla real tienen una propiedad que las listas de libros de texto no tienen: reflejan lo que la gente dice realmente, así que conseguir ocupa el lugar que le corresponde, muy por encima de pulcros clásicos de libro de texto que casi nunca aparecen en una conversación real. Eso sí, el lenguaje real es desordenado: llega flexionado (necesito, no necesitar) y lleno de nombres propios y ruido, así que buena parte del trabajo consistió en normalizar cada entrada a su forma de diccionario y comprobar su calidad antes de que se ganara un lugar en el grafo.
Las conexiones entre palabras#
Cada palabra se conecta con sus vecinas de varias maneras, y cada una cumple una función distinta:
| Conexión | Ejemplo | Para qué sirve |
|---|---|---|
| Familia de palabras | comer → comida, comedor | El conocimiento se transfiere por la raíz; las familias abaratan el aprendizaje de los nuevos miembros |
| Sinónimo | feliz → contento | Alternativas de significado; profundidad de conocimiento |
| Antónimo | feliz → triste | Pares de contraste, material natural para cuestionarios |
| Confusable | puerto ↔ puerta | Los pares que quien aprende confunde; separarlos al principio, contrastarlos después |
| Tema | comer → cocina, almuerzo | Palabras que aparecen en las mismas situaciones |
| Similar | comer → cenar, almorzar | Palabras cercanas en significado sin ser sinónimos estrictos |
Las conexiones entre confusables merecen una mención especial porque codifican directamente la investigación sobre interferencia: las palabras que se parecen o suenan parecido (pero/perro, hombre/hambre) son precisamente las que no deberían introducirse en la misma sesión, y las que conviene contrastar deliberadamente en cuanto empiezas a confundirlas. Mapear esos pares en cada idioma es lo que hace posibles ambos comportamientos, y los dos ya funcionan: las sesiones de repaso mantienen separados los pares confusos recién introducidos, y Pares confusos contrasta deliberadamente los que más sueles fallar.
Por qué despierta ahora cuenta para despertar#
Los que aprenden de verdad se encuentran con textos reales, y el texto real viene flexionado. Guardas despierta de un artículo; la forma de diccionario es despertar. Tratarlas como entradas sin relación —que es lo que hace una lista de palabras plana— fragmenta tu conocimiento entre filas.
Así que el grafo resuelve las formas con las que realmente te encuentras en las palabras de diccionario a las que pertenecen, y hacer eso en 17 idiomas es un recorrido por la morfología mundial:
| Idioma | Qué tiene que manejar la resolución de formas |
|---|---|
| Finés | Quince casos de declinación nominal |
| Serbio | Declinación eslava completa |
| Ruso | Declinación más pares de aspecto verbal |
| Turco | Cadenas de sufijos aglutinantes |
| Español | Conjugación verbal rica |
| Inglés | Plurales, -ing, -ed: comparativamente manso |
| Japonés | Formas verbales; buena parte del significado lo llevan las partículas |
| Chino | Apenas se flexiona |
Esto no es un lematizador basado en reglas ortográficas, por eso detecta los irregulares que rompen cualquier enfoque basado en reglas: el italiano va → andare y detto → dire, el español fue, el francés eu. Dominar cualquier forma cuenta para la palabra de diccionario, el comportamiento de "términos padre" que los usuarios avanzados de jpdb y de lectores al estilo LingQ llevan tiempo pidiendo.
Tu capa: el dominio, calculado en tu dispositivo#
El grafo compartido es el mapa; tu conocimiento es la capa superpuesta. LingoBlend ya registra cómo te va en cada repaso de los juegos de repetición espaciada: ese historial le dice a la app hasta qué punto conoces realmente cada palabra guardada (recién llegada, todavía en aprendizaje, bien dominada o ya olvidándose), usando los mismos datos sobre los que corren los juegos.
Vale la pena señalar tres propiedades prácticas de ese diseño, porque son lo contrario de cómo suelen funcionar las "funciones con IA":
- Sin IA en tiempo de ejecución. La inteligencia se invirtió en construir los grafos, no en llamar a un modelo cada vez que abres la app. Aquí nada espera a un servidor.
- En el dispositivo y sin conexión. Tu capa de conocimiento se calcula en tu teléfono a partir de datos que ya están ahí, y el mapa compartido también vive en tu dispositivo.
- Coste añadido cero. Nada en el grafo hace que la app vaya más lenta o cueste más ejecutar, ni para ti ni para nosotros.
Lo que desbloquea#
Hoy el grafo trabaja entre bastidores —no vas a encontrar una pantalla de "grafo" en la app, y creemos que es la decisión correcta (las plataformas educativas que lanzaron visualizaciones literales de grafo, como el antiguo mapa de conocimiento de Khan Academy, acabaron retirándolas)—. Lo que ves en su lugar son las funciones construidas sobre él:
- Mezclas que te conocen, ya disponibles. La mezcla de texto gasta un presupuesto limitado de palabras traducidas por texto; las palabras ya dominadas son huecos desperdiciados. Con Blend Engine v2, la capa de dominio del grafo ahora se salta lo que ya sabes, hace reaparecer las palabras que tocan repasar y prioriza las palabras nuevas en tu frontera de aprendizaje.
- Selección que tiene en cuenta tu nivel, ya disponible. El grafo sabe cuán común es cada palabra en el uso real, así que las mezclas pueden apuntar a palabras justo por encima de tu nivel.
- Tu diccionario, navegable por conexión, ya disponible. Con la última versión de la app, Palabras Relacionadas en la página de detalle de cada palabra guardada muestra su familia, sinónimos, antónimos, confusables y vecinos temáticos, las palabras guardadas se agrupan en familias en lugar de filas alfabéticas, y la pantalla principal del Diccionario recomienda palabras "porque ya sabes X" tomadas de tu propia frontera de aprendizaje.
- Repaso que tiene en cuenta la interferencia, y cobertura visible, ya disponible. Las sesiones de repaso ahora mantienen separados los pares confusos recién introducidos, y una vista de Pares confusos contrasta lado a lado las confusiones más probables; las historias y los libros muestran una insignia de cobertura de "% conocido" antes de que empieces a leer; y el grafo también alimenta una estimación permanente del tamaño de tu vocabulario.
Escribimos sobre cada una de estas funciones a medida que se lanzan. Para la base científica de todo el enfoque, consulta la página de ciencia, o empieza por el modelo de red del vocabulario que motivó todo esto.