Implementare un motore di ricerca semantico, peraltro, non è neppure una procedura semplice: "Richiede molto lavoro per adattarlo ad ogni lingua e cultura - racconta Varone - quando si lavora con un approccio simbolico non cambia molto se la parola usata per dire tavolo è l'inglese
table, il tedesco
tisch". Se subentra la tecnologia semantica, ecco che il computer necessita di essere istruito: "L'aspetto linguistico conta perché gli stessi oggetti si possono indicare con termini differenti; e poi ci sono concetti che non esistono neppure in culture differenti, o che vengono indicati con parole diverse".
I passaggi fondamentali per costruire un motore semantico non sono molti. Prima di tutto occorre "capire che tipo di informazione deve essere trattato", vale a dire quale tipo di conoscenza debba essere gestita: manuali di auto, programmi tv etc. Occorre inoltre specificare come queste informazioni verranno ricercate: "Voglio una informazione precisa e puntuale o informazioni generiche? Sono passaggi poco semantici ma molto importanti".
A questo punto si passa alla parte operativa: al software va data in pasto tutta la conoscenza del sistema, in modo da permettergli di individuare concetti ed espressioni problematiche: "In un manuale automobilistico alcuni concetti come volante, sedile, cambio, saranno conosciuti e riconoscibili: ma in un sito che parla di persone e show televisivi, i titoli di questi ultimi potrebbero risultare un problema". Per questo al meccanismo di autoapprendimento si affianca la presenza dei tecnici, che risolvono i dubbi del software "integrando" la sua conoscenza.
Infine c'è la "messa a punto". Si mette alla prova il sistema con domande vere o simulate, cercando di individuare quali siano i punti forti e i punti deboli della struttura: "Non è una tecnologia perfetta - puntualizza Varone - a volte ci sono cose che vanno meno bene di altre, ad esempio se ci si esprime per metafore divento tutto più complicato". Ma mettendo alla frusta quanto realizzato è possibile tentare di tarare il servizio sulle reali esigenze del cliente, ottimizzandone il funzionamento.
Il risultato è un nuovo modo di interrogare i computer in cerca di conoscenza: "Mentre in un motore normale dovrei dire
lampadina fanale posteriore, con un sistema semantico posso chiedere
come faccio a sostituire la lampadina del fanale posteriore?". Il sistema in questo caso è in grado di di riconoscere il contesto e individuare l'informazione desiderata: "Posteriore, dietro, sono la stessa cosa nel linguaggio naturale, e tali restano per un motore semantico. Lo stesso vale per lampada e lampadina". Con un motore di ricerca classico non sarebbe la stessa cosa, mentre in questo caso "non è l'utente che si deve preoccupare di trovare la parola giusta, è il sistema che si preoccupa di concettualizzare".