La desambiguación semántica de los sintagmas prepositivos como adjuntos periféricos en el marco de la Gramática del Papel y la Referenciaun enfoque desde la lingüística computacional y la ingeniería del conocimiento

Resumen

La presente tesis doctoral describe el desarrollo de un modelo teórico que permita la descripción léxico­ conceptual de los sentidos de las preposiciones en lengua inglesa, con el fin de crear un repositorio que almacene información sintáctica y semántica de esta clase léxica para hacer frente al problema de ambigüedad encontrado por sistemas de Procesamiento del Lenguaje Natural en el proceso de comprensión textual. El marco de actuación de esta tesis está compuesto, desde la perspectiva lingüística por el paradigma funcional de la Gramática del Papel y la Referencia, y desde el plano conceptual por la base de conocimiento léxico­ conceptual, FunGramKB. Los resultados están orientados a formalizar el proceso de comprensión textual de aplicaciones de PLN, y, más concretamente, de ARTEMIS, un sistema basado en FunGramKB que implementa computacionalmente el modelo teórico de la RRG con el fin de extraer la representación semántica de una oración en términos de su estructura lógica conceptual. Esta tesis presenta una subontología de relaciones compuesta por tres taxonomías (temporal, locativa y modal) de relaciones y las entradas conceptuales creadas para ser incorporadas en la Ontología de FunGramKB. Asimismo, se han diseñado entradas léxicas que serán incorporadas en el Lexicón de la base de conocimiento mencionada con el objetivo de mejorar el enlace léxico-conceptual. Una de las mayores contribuciones de esta tesis es la formalización de la interfaz sintáctico-semántica de las preposiciones en una base de conocimiento léxico-conceptual, ya que ningún estudio previo ha sabido combinar los resultados investigadores de la lingüística teórica, la lingüística cognitiva, la lingüística computacional y la ingeniería del conocimiento. En consecuencia, la correcta caracterización de las preposiciones podría proporcionar beneficios en áreas como la extracción de información, la traducción automática o la robótica.