Computational modelling of sensory perception qualities in an nlp systemthe metaconcept #quality in fungramkb

Resumo

Este trabajo de investigación se enmarca dentro del área de procesamiento del lenguaje natural (PLN), y más concretamente, dentro del proyecto FunGramKB (Functional Grammar Knowledge Base; Periñán y Arcas 2004, 2005, 2007a, 2007b, 2008a, 2010a, 2010b, 2011; Periñán y Mairal 2010a). Así, el objetivo principal de esta tesis consiste en el desarrollo e implementación de este proyecto innovador. Combinar el conocimiento lingüístico y las tecnologías de la información, contribuyendo así al desarrollo de un sistema de PLN, supone resultados interesantes y fructíferos, siendo la principal motivación para llevar a cabo este trabajo. Específicamente, este proyecto se basa en el tratamiento de las cualidades dentro de una base de conocimiento, centrándonos en las cualidades asociadas a la percepción sensorial. FunGramKB es una base de conocimiento léxico-conceptual multipropósito diseñada para su implementación en sistemas de PLN. Este sistema abre un nuevo camino en el área de la lingüística, y más concretamente, en la lingüística computacional. FunGramKB ha sido diseñada con el fin de ser reutilizada en diversas tareas, a saber, recuperación y extracción de información, traducción automática y sistemas de diálogo persona-máquina. En las últimas décadas, el campo del PLN ha ganado especial relevancia y se ha desarrollado gracias a avances en disciplinas como la lingüística, la informática o la ciencia cognitiva. Sin embargo, para que un programa basado en PLN sea de utilidad debe estar sólidamente fundamentado en una teoría lingüística. De lo contrario, se trataría de un programa ¿engañosamente inteligente¿. La mayoría de los sistemas que han sido desarrollados hasta la fecha han resultado ser limitados, incompletos o débiles en algunos aspectos debido a la inexistencia de un marco teórico sólido. En términos generales, esta carencia es producto de la necesidad de obtener resultados a corto plazo, incluso a expensas de sacrificar la calidad y eficiencia. Sin embargo, FunGramKB se enmarca dentro de un robusto marco lingüístico, lo cual garantiza resultados exitosos. A diferencia de otras bases de conocimiento (p.ej. FrameNet o MultiWordNet), que se basan en la semántica superficial, FunGramKB se fundamenta en la semántica profunda. Esta base de conocimiento está orientada conceptualmente, siendo la Ontología su eje central. El desarrollo de este tipo de sistemas requiere mucho tiempo y esfuerzo, pero conduce a mejores resultados y a la inclusión de numerosas lenguas de forma eficiente. Además, un enfoque conceptual elimina problemas de ambigüedad, reduce la dependencia lingüística y evita que una lengua tenga prioridad sobre el resto. Con esta tesis, perseguiremos los siguientes objetivos: en primer lugar, analizaremos cada uno de los sentidos físicos, asociándolos a sus cualidades correspondientes y creando un lexicón adjetival de la percepción. En segundo lugar, proporcionaremos la estructuración conceptual de estos adjetivos dentro de una base léxico-conceptual. Además, analizaremos las extensiones metafóricas y propondremos una aplicación potencial de este sistema, estableciendo un enlace entre FunGramKB y el análisis de sentimiento. Por lo tanto, la búsqueda de aplicabilidad potencial de este modelo es una de las principales motivaciones de este trabajo. Los objetivos perseguidos pueden desglosarse de la siguiente manera: - Proporcionar un análisis de FunGramKB y, más concretamente, de su nivel central (la Ontología). - Compilar y organizar la información relacionada con los sentidos físicos. - Estructurar e implementar el metaconcepto #QUALITY en relación a la percepción sensorial, considerando los diversos conceptos básicos, subconceptos y conceptos terminales que lo componen. - Generar la información léxica asociada a cada uno de los adjetivos recopilados, a través de la población de los Lexicones inglés y español en la base de conocimiento. - Realizar un estudio del significado metáforico asociado a estas cualidades. - Considerar y describir las posibles aplicaciones de esta investigación y de la base de conocimiento, a través de la construcción de una subontología del vino.