Toponimia y cooficialidad: entrenar modelos para España

España es un laboratorio ideal para entrenar sistemas de IA geográfica sensibles al lenguaje. La coexistencia de castellano con catalán, euskera y gallego, además de variantes locales, multiplica la riqueza de la toponimia. Este ecosistema exige estrategias específicas para que LLMs, geocodificadores y reconocedores de entidades (NER) entiendan, normalicen y desambigüen nombres de lugares con precisión y respeto a las formas preferentes.

Construir el corpus es el primer paso. No basta con extraer nombres de vías y municipios; necesitamos ejemplos reales de uso en texto: reseñas, noticias, bandos municipales, preguntas ciudadanas o documentos técnicos. Estos materiales revelan abreviaturas (C/, Avda., P.º), alternancias bilingües (“Avinguda/Avda.”), y referencias contextuales (“a dos manzanas del Kursaal”). Es crucial limpiar metadatos, etiquetar variantes y preservar la forma local. Cuando entrenamos embeddings o adaptamos LLMs, incorporamos pares paralelos (castellano-catalán, etc.) y anotamos equivalencias a un identificador canónico.

La normalización debe ser reversible. Un buen sistema reconoce “Donostia” y “San Sebastián” como el mismo municipio, pero conserva la forma que usó el usuario y respeta la preferencia administrativa. En aplicaciones locales, devolver “Donostia / San Sebastián” puede ser pertinente; en contextos estatales, quizá “San Sebastián (Donostia)”. Mantener un diccionario de alias con pesos por región mejora la experiencia. Además, mapear a códigos oficiales (INE, NUTS, identificadores catastrales) estabiliza la interoperabilidad.

La desambiguación requiere contexto geográfico y lingüístico. “La Laguna” puede referirse a Canarias o a una entidad menor en Castilla. El modelo debe aprovechar pistas: mención de guaguas, clima, equipos deportivos o proximidad a otros topónimos. Los LLMs captan estas señales, pero conviene imponer restricciones espaciales: priorizar resultados dentro de un radio del último lugar mencionado o del dispositivo del usuario (si hay consentimiento) evita errores. En interfaces conversacionales, pedir confirmación en español (“¿te refieres a San Cristóbal de La Laguna en Tenerife?”) reduce fricciones.

En direcciones, la cooficialidad convive con abreviaturas y numeraciones complejas. Aprender patrones españoles (portales, escaleras, plantas) y variantes como “Rúa”/“Calle” evita fallos. Un preprocesador que expanda abreviaturas, detecte municipio y provincia, y corrija tildes eleva la precisión de cualquier geocodificador. Los modelos neuronales pueden sugerir reparaciones, mientras reglas deterministas validan consistencia con catálogos oficiales.

Para NER geográfico, conviene entrenar con anotaciones finas: tipo de entidad (vía, barrio, municipio, comarca), forma bilingüe, ambigüedad conocida. Incluir ejemplos difíciles —topónimos homónimos con diferentes jerarquías— fortalece el reconocimiento. La evaluación debe medir no solo F1 global, sino también tasas por comunidad autónoma, sensibilidad a alternancias bilingües y robustez a errores ortográficos frecuentes.

Los sesgos importan. Un corpus dominado por grandes ciudades invisibiliza la realidad de municipios pequeños. Asegurar cobertura rural y turística es esencial. También debemos cuidar formas históricas o coloquiales que la ciudadanía sigue usando. Documentar decisiones lingüísticas, consultar guías institucionales y trabajar con equipos locales mejora legitimidad y precisión.

La explicación al usuario marca la diferencia. Cuando normalizamos o “corregimos” un topónimo, conviene contarlo: “Hemos interpretado ‘Rúa do Franco’ como vía en Santiago de Compostela. ¿Es correcto?”. Mostrar en español la fuente (catálogo municipal, callejero autonómico) refuerza la confianza. Además, ofrecer edición manual y sugerencias ayuda a capturar nuevas variantes que alimenten el sistema.

Por último, la gobernanza. Mantener un registro versionado de alias y topónimos, con fechas, fuentes y responsables, evita regresiones. Abrir contribuciones a través de procesos verificados y publicar cambios en español impulsa una comunidad activa. Con esta disciplina, los modelos dejan de ser cajas negras y se convierten en infraestructuras lingüísticas vivas para el territorio.