Un entorno para la extracción incremental de conocimiento desde texto en lenguaje natural

• Autores: Rafael Valencia García
• Directores de la Tesis: Jesualdo Tomás Fernández Breis (dir. tes.), Rodrigo Martínez Béjar (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Murcia ( España ) en 2005
• Idioma: español
• ISBN: 84-689-5046-7
• Depósito Legal: MU-2061-2005
• Tribunal Calificador de la Tesis: Fernando Martín Rubio (presid.), Gema María Díaz Toca (secret.), Pascual Cantos Gómez (voc.), José Luis Muñoz Lozano (voc.), Michael Gessler (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: DIGITUM
• Resumen
  • español

    La creciente necesidad de enriquecer la Web con grandes cantidades de ontologías que capturen el conocimiento del dominio ha generado multitud de estudios e investigaciones en metodologías para poder salvar el cuello de botella que supone la construcción manual de ontologías. Esta necesidad ha conducido a definir una nueva línea de investigación denominada Ontology Learning. La solución que proponemos en este trabajo se basa en el desarrollo de un nuevo entorno para extracción incremental de conocimiento desde texto en lenguaje natural.

    Se ha adoptado el punto de vista de la ingeniería ontológica, de modo que el conocimiento adquirido se representa por medio de ontologías. Este trabajo aporta un nuevo método para la construcción semiautomática de ontologías a partir de textos en lenguaje natural que no sólo se centra en la obtención de jerarquías de conceptos, sino que tiene en cuenta también un amplio conjunto de relaciones semánticas entre conceptos.

  • English

    The need for enriching fue Web with large amounts of ontologies has increased. This need for domain models has generated several studies and research on methodologies capable of overcoming the bottleneck provoked by fue manual construction of ontologies. This need has led towards a new research area to obtain semiautomatic methods to build ontologies, which is called, Ontology Learning. The solution proposed in this work is based on the development of a new environment for incremental knowledge extraction from naturallanguage texts. F or this purpose, an ontological engineering perspective has been adopted. Hence, fue knowledge acquired through fue developed environment is represented by means of ontologies. This work presents a new method for fue semiautomatic construction of ontologies from naturallanguage texts. This method is not only based on obtaining hierarchies of concepts, but it uses a set of semantic relations between concepts.