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LKE: una metodología para la adquisición de conocimiento en los sistemas expertos.

  • Autores: María José Domínguez Alda Árbol académico
  • Directores de la Tesis: José Javier Martínez Herráiz (dir. tes.) Árbol académico, José Raúl Fernández del Castillo Díez (dir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2005
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Luis María Laita de la Rica (presid.) Árbol académico, Luis López Corral (secret.) Árbol académico, Paltin Sturdza (voc.) Árbol académico, Adela Salvador Alcalde (voc.) Árbol académico, Llorenç Huguet Rotger (voc.) Árbol académico
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • 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.


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