LKEuna metodología para la adquisición de conocimiento en los sistemas expertos.

  1. Domínguez Alda, María José
Dirigida por:
  1. José Javier Martínez Herráiz Director
  2. José Raúl Fernández del Castillo Díez Director

Universidad de defensa: Universidad de Alcalá

Fecha de defensa: 24 de junio de 2005

Tribunal:
  1. Luis María Laita de la Rica Presidente/a
  2. Luis López Corral Secretario/a
  3. Llorenç Huguet Rotger Vocal
  4. Paltin Sturdza Vocal
  5. Adela Salvador Alcalde Vocal
Departamento:
  1. Ciencias de la Computación

Tipo: Tesis

Teseo: 150151 DIALNET

Resumen

La adquisición del conocimiento en forma de reglas de inferencia o Ingeniería del Conocimiento ha sido considerada el cuello de botella para el desarrollo de Sistemas Expertos, La mayor dificultad se encuentra en la extracción de reglas del experto humano o de un manual. Para facilitar el proceso de adquisición del conocimiento, proponemos la metodología de la ingeniería lingüística del conocimiento (LKE - Linguistic Knowledge Engineering) que ayuda a transformar el discurso explicativo del experto o del manual en discurso aplicativo del cual se derivan las reglas de manera directa. El método LKE permitirá a un ingeniero del conocimiento, no especialista en el dominio, extraer reglas basándose solamente en el análisis lingüístico del discurso del experto o del texto en lenguaje natural. El objetivo principal, la adquisición de conocimiento en forma de reglas proposicionales, se ha llevado a cabo a través de los siguientes objetivos intermedios: · Análisis lingüístico del texto identificando los elementos léxicos y sintácticos que señalan reglas implícitas en el discurso del experto o del texto. · Definición de un marco semántico para una proposición utilizando los casos gramaticales de Fillmore y los grafos conceptuales de Sowa. · Identificación de los elementos léxicos que introducen estos casos (agente; instrumento, objeto, destinatario, etc). · Representar el conjunto de reglas encadenadas mediante un modelo gráfico llamado EPC (Event Driven Processing Chains). · Generar reglas ejecutables a partir del modelo EPC.