revista cubana  
de transformación digital  
RNPS 2487 • ISSN 2708-3411  
vꢀꢁ. 4 • Nro. 1 • enero-marzo 2023 • e211  
artículo original  
Investigaciones fraseográficas digitales:  
estudio de caso Lextoolf  
Digital Working System for Phraseographic Research:  
Lextoolf Case Study and Evaluation of Digital Technologies  
Carlos Ramón López Paz  
carlosrl@aica.cu • https://orcid.org/0000-0002-1916-0085  
EmprEsa Laboratorios Farmacéuticos aica, biocubaFarma, cuba  
Andrés Novoa Aedo  
anovoaaedo@gmail.com • https://orcid.org/0000-0003-0542-397X  
univErsidad tEcnoLógica dE La Habana “José antonio EcHEvErrÍa”, cuJaE, cuba  
Yurelkys Palacio Piñeiro Piñeiro  
yurelkys@gmail.com • https://orcid.org/0000-0002-7326-0271  
instituto dE LitEratura y LingüÍstica “José antonio portuondo vaLdor”, cuba  
Recibido: 2023-02-01 • Aceptado: 2023-03-02  
RESUMEN  
Se presenta el estudio de caso Lextoolf como una investigación que explora,  
durante el período 2021/2022, un proyecto informático para agilizar las in-  
vestigaciones fraseográficas como sistema de trabajo digital. En este contexto  
se describen las bondades de las tecnologías GraphQL y REST API, en tareas  
técnicas asociadas al desarrollo de Interfaces de Programación de Aplica-  
ciones. Además, se abordan varios aspectos que distinguen la implantación  
de Lextoolf en un ambiente localhost y en un ambiente DevOp. También se  
muestran las complejidades de las incidencias capturadas en el proceso de  
refinamiento y validación de Lextoolf. Contribuciones de este tipo permiten  
la gestión de información lingüística relacionada con las UF y datos biblio-  
gráficos de las fuentes de estudio (diccionarios), así como extraer patrones  
relevantes de información sobre la manera en que se integran y describen las  
UF en los diccionarios.  
Palabras clave: consultoría TI, DevOp, estudio de caso, estudio fraseográ-  
fico, GraphQL,Lextoolf; REST API, transformación digital.  
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Investigaciones fraseográficas digitales: estudio de caso Lextoolf  
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ABSTRACT  
e Lextoolf case study is presented as a research that explores, during the  
2
021/2022 period, a computer project to streamline phraseographic research  
as a digital work system. In this context, the benefits of GraphQL and REST  
API technologies are described in technical tasks associated with the develop-  
ment of Application Programming Interfaces. In addition, several aspects that  
distinguish the implementation of Lextoolf in a localhost environment and in a  
DevOp environment are described. It also shows the complexities of the issues  
captured in Lextoolf’s refinement and validation process. Contributions of this  
type, in addition to allowing the management of linguistic information related  
to FUs and bibliographic data from study sources (dictionaries), allow extrac-  
ting relevant patterns of information on the way in which FUs are integrated  
and described in dictionaries.  
Keywords: IT consulting, DevOp, Case study, Phraseographic study, Graph-  
QL, Lextoolf, REST, Digital transformation.  
INTRODUCCIÓN  
Una unidad fraseológica (UF) o fraseologismo es una combinación de palabras, fija e idio-  
mática (Corpas, 2022; Penadés, 2015). El rasgo «combinación de palabras» se refiere a la  
estructura, pues se trata de unidades lingüísticas formadas por dos o más palabras gráficas  
en su límite inferior, como las locuciones: «mosquita muerta», «tomar el pelo», y las colo-  
caciones: «prestar atención», «fumador empedernido», y que en su límite superior consti-  
tuyen oraciones como el refrán: «A quien madruga Dios lo ayuda», o la fórmula rutinaria:  
«
¿Qué es de tu vida?» (Corpas, 2022). Estas combinaciones se repiten de generación en ge-  
neración y, en ocasiones, no admiten cambios, supresiones, adiciones u otras alteraciones de  
sus constituyentes («hervir la sangre» / *«hervir durante minutos la sangre»). Por último, la  
idiomaticidad, que se manifiesta en el nivel semántico, es el rasgo por el cual una UF dis-  
pone de un significado que no se puede establecer, mediante la combinación de los signifi-  
cados de las palabras que lo integran (Corpas, 2022). Por ejemplo: «no poner una» significa  
«
no acertar en lo que se hace o se dice» y este significado no se constituye a partir de los  
significados individuales de cada uno de los elementos que la componen (no + poner + una).  
En la locución no «disparar un chícharo» («no trabajar nada una persona o no hacerlo tan  
intensamente como debiera») se puede conocer el significado del adverbio «no», del verbo  
«disparar» y del sustantivo «chícharo»; sin embargo, no corresponde con el significado de  
la combinación.  
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La investigación fraseográfica conjuga el interés por las UF y los diccionarios. En su as-  
pecto teórico se ocupa de la historia, la crítica y la investigación sobre estas combinaciones,  
especialmente sobre su tratamiento en los distintos tipos de diccionarios (generales, fraseo-  
lógicos, restringidos, etc.) y, en su aspecto práctico, atiende la actividad de elaboración de los  
diccionarios de fraseologismos (Olímpio, 2007; Penadés, 2015).  
En el contexto de las humanidades digitales se desarrolló Lextool (Escobar & Domín-  
guez, 2019). Esta solución digital se concibió como asistente web para la planificación y  
confección de proyectos lexicográficos. El producto de este tipo de proyecto es un dic-  
cionario, como documento que contiene palabras o expresiones de uno o varios idiomas,  
normalmente ordenadas alfabéticamente, y que se estructura en dos partes fundamenta-  
les: la macroestructura, el conjunto de entradas léxicas, y por otro, la microestructura, la  
organización de los elementos que componen el artículo lexicográfico (Dapena, 2002). La  
construcción manual de diccionarios es un proceso engorroso para el equipo de lexicó-  
grafos. La información que se va a procesar exclusivamente con herramientas ofimáticas,  
enlentece las tareas de planificación, redacción y revisión de cada artículo lexicográfico  
del proyecto de un diccionario.  
El proyecto Lextoolf es un segundo momento en el acercamiento a las humanidades digi-  
tales. En esta ocasión se retoma el concepto de diccionario; pero examinado como un soporte  
digitalizado para extraer cientos de UF, a partir de su lectura e identificación por parte de los  
investigadores en miles de artículos lexicográficos en los diccionarios que forman parte de  
una investigación fraseográfica. Lextoolf facilita el etiquetado de diferentes criterios lingüís-  
ticos de las UF, por medio de un exhaustivo sistema descriptores.  
Tanto Lextool como Lextoolf son trabajos llevados a cabo en el Grupo de Investigación en  
Consultoría TI y Aplicaciones de las Ciencias del Diseño de la Universidad Tecnológica de La  
Habana José Antonio Echeverría (Cujae). En este caso se interviene el sector de las ciencias so-  
ciales en el proceso de entender una investigación fraseográfica y transformarla en un sistema  
de trabajo digital denominado investigaciones fraseográficas digitales. Otros sectores tam-  
bién intervenidos por el grupo son algunas instituciones de Educación Superior en Cuba y el  
grupo empresarial BioCubaFarma. Las intervenciones, como medio de diseño de los sistemas  
de trabajos digitales en cualquier sector, se realizan con el empleo del Marco Metodológico de  
Consultoría TI (MMCTI) (Pérez, Martínez, Paz, & Bernabéu, 2018).  
Como aplicación de las ciencias del diseño (Hevner, March, Park, & Ram, 2004), la  
utilización de MMCTI en el contexto en las investigaciones fraseográficas digitales son  
un medio de evaluación de tecnologías. Por tanto, el proyecto informático de desarrollo  
e implantación de Lextoolf es el contexto del estudio de caso Lextoolf durante el período  
2
021/2022. Las unidades de análisis en este contexto son las tecnologías para el desarrollo  
de interfaces de programación de aplicaciones (GraphQL y REST), el inicio del despliegue  
en un entorno CI/CD (continuous integration and continuous delivery / continuous deplo-  
yment) y el comienzo del proceso de implantación en la comunidad de investigadores en  
fraseografía.  
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METODOLOGÍA  
El estudio de caso es un método de investigación fundamentalmente cualitativo y observa-  
cional, para estudiar a profundidad los contextos intervenidos con la aplicación de MMCTI  
(Pérez et al., 2018) (Yin, 2018). Este tipo de estudio analiza a profundidad contextos tecnológi-  
cos en los que no se puede tener el control sobre el fenómeno observado o este control es muy  
difícil de realizar. En tal sentido, en el estudio de caso Lextoolf los fenómenos observables son  
los aspectos que dificultan o facilitan la selección, la asimilación y el uso de las tecnologías di-  
gitales que están disponibles para el desarrollo, el refinamiento y la implantación de Lextoolf  
como solución digital. Esta decisión en cuanto al diseño del estudio de caso está en corres-  
pondencia con Runeson, Höst, Rainer, & Regnell (2012), quienes plantean que las unidades de  
análisis son seleccionadas en función de su disponibilidad. En resumen, las pautas del diseño  
del estudio de caso son:  
•
ꢀ Preguntas del caso: ¿Cómo influyen en el proyecto las tecnologías digitales asimiladas  
para la resolución de las incidencias y las mejoras implementadas en el proceso de refi-  
namiento y validación de Lextoolf? ¿Por qué es significativo la utilización de GraphQL  
sobre REST en determinados dominios de desarrollo de interfaces de programación de  
aplicaciones? ¿Cómo se transita de en un entorno local de despliegue en un entorno vir-  
tual bajo un esquema de DevOp?  
•
•
•
ꢀ Contexto: el proyecto de refinamiento, validación e implantación de Lextoolf.  
ꢀ Unidades de análisis: las tecnologías GraphQL, REST, Mantis Bug Tracker y Docker.  
ꢀ Clasificación: caso único y exploratorio donde se intervienen las diferentes unidades de  
análisis durante el periodo de diciembre 2021 hasta noviembre 2022.  
•
ꢀ Estrategia de recolección de evidencias: observación directa y participante del pro-  
yecto en GitHub y de la infraestructura virtual donde está desplegado. Estas obser-  
vaciones se realizan siguiendo el protocolo Pensando en Voz Alta (Genero, Cruz, &  
Piattini, 2014).  
•ꢀ Estrategia de análisis: seguimiento de las proposiciones teóricas y la técnica de construc-  
ción de explicaciones −Explanation Building (Yin, 2018).  
DESARROLLO  
Proposiciones teóricas  
Las proposiciones teóricas de este estudio de caso se resumen en la integración de tres di-  
mensiones:  
1
. La diversidad y complejidad de las incidencias en los procesos de implantación y valida-  
ción de sistemas (Aguiar, Pereira, Vasconcelos, & Bianchi, 2018; Chen et al., 2020; Pali-  
lingan & Batmetan, 2018).  
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2
3
. Los aspectos para comparar en los enfoques tecnológicos API REST & GraphQL (Brito,  
Mombach, & Valente, 2019; Brito & Valente, 2020; Seabra, Nazário, & Pinto, 2019; Vad-  
lamani, Emdon, Arts, & Baysal, 2021).  
. Los elementos que se deben observar durante la transición de un ambiente de despliegue  
localhost a uno virtual y con CD/CI (Arvanitou, Ampatzoglou, Bibi, Chatzigeorgiou, &  
Deligiannis, 2022; Leite, Rocha, Kon, Milojicic, & Meirelles, 2019).  
Recolección de evidencias  
El contexto del sistema Lextoolf como modelo de negocio consiste en la definición de estudios  
fraseográficos, cuyo objeto de análisis son las UF que se recogen en diccionarios de diferentes  
tipologías. En cada diccionario el investigador debe revisar minuciosamente las letras, identi-  
ficar en estas las UF y extraerlas.  
La revisión comienza por las entradas, que es la unidad simple o pluriverbal que enca-  
beza cada artículo lexicográfico (Porto, 2022). En la figura 1 se muestra un ejemplo de la  
estructura de un artículo lexicográfico. Luego se revisa el conjunto de la información lin-  
güística que se reúne en el artículo lexicográfico, pues las UF se pueden localizar no solo  
en las entradas, sino en otros componentes del artículo. Cada UF es clasificada y descrita  
de acuerdo con criterios léxico-semánticos, gramaticales, estilísticos, pragmáticos, etc.,  
que son los contenidos que se sistematizan mediante los descriptores establecidos en este  
estudio. En la figura 2 se muestran los principales conceptos relacionados con las inves-  
tigaciones fraseográficas.  
Fꢀꢁ. 1 Eꢂꢃꢄꢅꢆꢃꢅꢄꢇ ꢈe ꢇꢄꢃíꢆꢅlꢉ lexꢀꢆꢉꢁꢄáfiꢆꢉ ꢈel Diccionario de la Lengua Española (2014) .  
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Fꢀꢁ. 2 cꢉꢊꢆeꢋꢃꢉꢂ ꢄelꢇꢆꢀꢉꢊꢇꢈꢉꢂ ꢆꢉꢊ lꢇꢂ ꢀꢊꢌeꢂꢃꢀꢁꢇꢆꢀꢉꢊeꢂ fꢄꢇꢂeꢉꢁꢄáfiꢆꢇꢂ (Fꢅeꢊꢃe: elꢇꢍꢉꢄꢇꢆꢀꢎꢊ ꢋꢄꢉꢋꢀꢇ).  
Los tipos de descriptores que se muestran en la figura 2 corresponden con las carac-  
terísticas lingüísticas de los elementos y los descriptores son los valores concretos que  
toma el elemento, así por ejemplo, el tipo de descriptor «Dominio Conceptual» puede  
tomar valor de: sin dominio conceptual, antropónimo, fitónimo, somatismo, zoomorfis-  
mo, topónimo, no aplica y no descrito. Estos dos últimos valores de los descriptores son  
agregables a todos los tipos de descriptores. Algunos tipos de descriptores pueden tomar  
múltiples valores para indicar que el elemento cumple con varias características de un  
mismo tipo. Todos los tipos de descriptores se reúnen, a su vez, en seis descriptores más  
generales que se han definido para este estudio:  
1
. Descripción general  
. Ordenación y lematización  
. Información de uso  
2
3
4
5
6
. Definición de uf  
. Ejemplificación de uf  
. Información paradigmática  
Entre las principales funcionalidades implementadas en el sistema Lextoolf está la ex-  
tracción de cada artículo lexicográfico como el contexto de las UF. Este contexto lo integran  
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varias imágenes que conforman todas las secciones de un determinado artículo en el caso  
de ser extenso (figura 3).  
Fꢀꢁ. 3 Exꢃꢄꢇꢆꢆꢀꢎꢊ ꢈe ꢆꢉꢊꢃexꢃꢉ ꢈe lꢇꢂ uF eꢊ ꢅꢊ ꢇꢄꢃíꢆꢅlꢉ Lexꢀꢆꢉꢁꢄáfiꢆꢉ.  
Una vez identificada y extraída la UF, el investigador analiza la información lingüís-  
tica que aparece en la imagen correspondiente de la referida UF y etiqueta los diferentes  
tipos de descriptores. Por ejemplo, bajo «Descripción General» se indica el tipo de UF, la  
estructura de la UF y el dominio conceptual del elemento. En «Ordenación y Lematiza-  
ción» se agrupa la ordenación de la UF, la estructura formal, los criterios de lematización,  
el contorno argumental y sus tipos, el formato y la tipografía de las variantes. En «Infor-  
mación de uso» se muestra la anotación del lexicógrafo junto con la posición que ocupa  
en el artículo lexicográfico, el formato y la tipografía de las informaciones gramaticales,  
de transición semántica, diatópíca, diafásica, diastrástica, diatécnica, pragmática y de  
frecuencia. En «Definición de la UF» se detalla el tipo de definición y los aspectos que  
caracterizan el contorno definicional. En el caso del primero se indica el tipo, el esquema  
argumental y la relación entre definido y definidor; mientras que en el segundo se preci-  
sa tipo, posición y formato. En «Ejemplificación de la UF» se da cuenta del ejemplo en la  
anotación del lexicógrafo y se especifica el tipo, su formato y su función. Por último, en  
«
Información paradigmática» se describen los tipos de relaciones paradigmáticas, forma  
de presentación y la posición que tiene en el artículo lexicográfico (figura 4).  
En la figura 5 se muestran las bondades de Lextoolf para las salidas y los reportes per-  
sonalizados según las necesidades del investigador. Se pueden seleccionar las columnas  
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de acuerdo con los descriptores que analiza y que desea tener en el reporte. Asimismo, se  
pueden filtrar los resultados por las diferentes opciones disponibles. La tabla resultante  
del proceso de selección de los descriptores puede ser exportada en un documento Excel.  
Fꢀꢁ. 4 deꢂꢆꢄꢀꢋꢃꢉꢄeꢂ ꢈe eleꢏeꢊꢃꢉꢂ exꢃꢄꢇíꢈꢉꢂ.  
Fꢀꢁ. 5 reꢋꢉꢄꢃe ꢋeꢄꢂꢉꢊꢇlꢀzꢇꢈꢉ ꢐ exꢋꢉꢄꢃꢇꢈꢉ ꢇ Exꢆel.  
Las incidencias que se presentaron durante el proceso de validación, refinamiento e  
implantación del sistema fueron capturadas utilizando el sistema Mantis Bug Tracker.  
Esta herramienta permitió llevar un registro organizado de las incidencias para su clasi-  
ficación y priorización (figura 6).  
Se realizó una comparación de cada uno de los nuevos módulos implementados en  
GraphQL con la tecnología REST, para evaluar las ventajas y desventajas en la adopción  
de estas tecnologías. En la base de datos persistieron 10 objetos compuestos por seis cam-  
pos cada uno. Los paquetes devueltos por REST pesan un total de 4,63 Kb. Mientras que  
los paquetes devueltos por GraphQL pueden pesar de 4,55 Kb a 831 b, en dependencia de  
la cantidad de campos determinados en la consulta.  
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Fꢀꢁ. 6 Fꢉꢄꢏꢅlꢇꢄꢀꢉ ꢈe ꢀꢊꢆꢀꢈeꢊꢆꢀꢇꢂ eꢊ mꢇꢊꢃꢀꢂ bꢅꢁ tꢄꢇꢆkeꢄ.  
En REST, para obtener ciertos datos de diferentes objetos, se requiere realizar diversas  
consultas que devuelven todos los campos de cada objeto, aunque no se necesiten todos en  
el momento de la consulta. Este enfoque trae como resultado una acumulación de campos o  
datos no deseados que incrementan el peso total de los paquetes transferidos. En el caso de  
GraphQL es posible implementar una consulta que especifique y describa la relación de todos  
los campos requeridos entre los diferentes objetos. De esta consulta se obtiene un único pa-  
quete que contiene solo los datos especificados. En la figura 7 se puede observar un ejemplo  
de cómo en REST API se requieren tres consultas a la API y en GraphQL solo una.  
El proceso de implantación transcurre en un dominio localhost durante 80 % del tiem-  
po. Esto implicaba la necesidad de concertar reuniones presenciales periódicas con el cliente,  
donde se compartían los proyectos con los últimos cambios implementados y se realizaban  
pruebas para comprobar el funcionamiento del sistema y la corrección de incidencias. El clien-  
te disponía de un manual de instrucciones que le indicaba los comandos que debía ejecutar  
en su máquina personal, para poder levantar todos los proyectos y servicios necesarios. Esta  
rutina de trabajo resultaba engorrosa y no estaba exenta de errores sistemáticos que retrasa-  
ban aún más las sesiones. En el restante 20 % del período de implantación se contrató el servi-  
cio de servidor privado virtual (servicio VPS) en la Empresa de Telecomunicaciones de Cuba  
(
Etecsa). Con esta infraestructura se configura e implementa la tecnología de contenedores  
virtuales que, con la ayuda del sitio web GitHub, habilita la implementación del CD/CI en este  
servidor virtual.  
Hallazgos del estudio de caso  
¿
Cómo influyen las tecnologías digitales asimiladas en el proyecto en la resolución de las  
incidencias y las mejoras implementadas en el proceso de refinamiento y validación de  
Lextoolf?  
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Fꢀꢁ. 7 cꢉꢊꢂꢅlꢃꢇꢂ eꢊ rEst api & gꢄꢇꢋhQL (tꢉꢏꢇꢈꢉ ꢈe: Qꢅꢀñꢇ, Feꢄꢊáꢊꢈez, gꢇꢄꢆíꢇ, & rꢅꢀz, 2023).  
Tras haber implementado un proceso de gestión de incidencias durante el proceso de  
implantación del sistema Lextoolf se facilita la organización y reducción del impacto de  
las incidencias, mediante una clasificación, priorización y resolución oportuna. Esto per-  
mite la identificación proactiva de modificaciones y mejoras al sistema.  
¿Por qué es significativo la utilización de GraphQL sobre REST en determinados do-  
minios de desarrollo de APIs? Según las investigaciones revisadas y la experiencia adqui-  
rida en el refinamiento y las mejoras del sistema se concluye que el aspecto más notable  
que difiere entre GraphQL y REST es el tamaño de los paquetes devueltos resultado de  
las solicitudes hechas por el cliente. Los paquetes de GraphQL resultan ser 99 % menos  
pesado que los paquetes de REST. Esto se debe principalmente a la capacidad de GraphQL  
de indicar los campos exactos que se desea devolver en la solicitud. Por otro lado, en tér-  
minos de rendimiento ambas tecnologías son muy similares por lo que, en este aspecto,  
no existe un «claro ganador».  
¿Cómo se determina la organización del proyecto en un entorno local para su desplie-  
gue en un entorno DevOp? Según las investigaciones revisadas y la experiencia adquirida  
en el proceso de refinamiento y mejoras del sistema se concluye que el aspecto más no-  
table que difiere entre GraphQL y REST está relacionada con el tamaño de los paquetes  
devueltos producto de las solicitudes hechas por el cliente. Los paquetes de GraphQL son  
9
9 % menos pesados que los paquetes de REST como resultado de la capacidad de Graph-  
QL de indicar los campos exactos que se desea devolver en la solicitud. En términos de  
rendimiento ambas tecnologías son muy similares por lo que, en este aspecto, no existe  
un «claro ganador».  
¿Cómo se determina la organización del proyecto en un entorno local para su des-  
pliegue en un entorno DevOp? Luego de la migración desde un dominio localhost a uno  
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virtual no se evidencia un cambio significativo en la estructura de los proyectos, debido  
a que la inclusión de los nuevos archivos de configuración, que permiten el uso de conte-  
nedores virtuales, es totalmente independiente a los archivos ya creados en los proyectos.  
Pero sí se evidencia una modificación en el proceso de ejecución y prueba del sistema,  
debido a los nuevos comandos que permiten la ejecución de los contenedores con los pro-  
yectos que lo conforman.  
DevOp, como práctica de un enfoque tecnológico, impone el reto de la selección y fa-  
miliarización con las herramientas que serán usadas para aplicarla. Por otro lado, incre-  
menta, en gran medida, la visibilidad por parte del cliente sobre los cambios del sistema,  
debido a su inclusión en la validación de requisitos durante el proceso de desarrollo y ha-  
bilita un entorno que permite la integración continua de mejoras y el despliegue continuo  
del sistema en ambientes de pruebas y producción.  
CONCLUSIONES  
En este trabajo se abordó el estudio de caso Lextoolf. Las evidencias recolectadas durante el  
proceso de refinamiento, desarrollo e implantación de este sistema de trabajo digital para las  
investigaciones fraseográficas, concluye que:  
•
•
•
ꢀ La clasificación y priorización de incidencias es una fortaleza en los procesos de implan-  
tación.  
ꢀ El despliegue de un sistema en un entorno DevOp ofrece agilidad en cuanto al desplie-  
gue durante el proceso de validar y capturar incidencias.  
ꢀ La comparación entre las tecnologías GraphQL y API REST muestra que el aspecto más  
notable es el tamaño reducido de los paquetes enviados por GraphQL, con respecto a los  
paquetes de REST API, debido a la capacidad de GraphQL para determinar exactamente  
los campos que se van a devolver.  
Lextoolf como parte de las humanidades digitales no solo permite gestionar imáge-  
nes, información lingüística relacionada con las UF y datos bibliográficos de las fuentes  
de estudio (diccionarios) sino también se recuperan otros datos que nos ayuden a extraer  
patrones relevantes de información sobre la manera en que se integran y describen las UF  
en los diccionarios.  
LIMITACIONES  
Con el propósito de extender el sistema Lextoolf a la comunidad de investigadores en el cam-  
po de los estudios fraseográficos se perfeccionará la autenticación con elementos de autenti-  
cación social. Además, para imágenes contextuales muy grandes de artículos lexicográficos  
se incorporarán técnicas OCR para evitar largas transcripciones. Se analizarán los modelos  
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de transformación digital  
Investigaciones fraseográficas digitales: estudio de caso Lextoolf  
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