Representación y adquisición del conocimiento
Lluís Padró
La representación del conocimiento es la modelización del mundo que usa un sistema de Inteligencia Artificial para razonar sobre la información de la que dispone.
La representación del conocimiento depende básicamente de la tarea para la cual se precisa dicho conocimiento. Tanto del tipo y cantidad del conocimiento necesario para la tarea, como de la aproximación que se toma para codificarlo y almacenarlo.
El TALP trabaja básicamente en la representación de conocimiento lingüístico, especialmente léxico y semántico, orientado a tareas y aplicaciones de PLN cómo la desambiguación de sentidos, la traducción automática, o la respuesta a preguntas.
Las estructuras usadas más habitualmente son las grandes ontologías léxico-semánticas, sistemas de reglas, así como lexicones computacionales con variados contenidos y objetivos (ej. modelos de diátesis verbal, gramáticas parciales y totales, restricciones de selección, etc.).
Una línea muy activa en la actualidad es la construcción y ampliación de dichas ontologías por medios automáticos y semiautomáticos: El análisis sintáctico y semántico de grandes cantidades de textos permite el aprendizaje y adquisición de nuevos conceptos, así como de nuevas relaciones entre ellos, que pasan a formar parte del conocimiento almacenado en la ontología.