Métodos automáticos de procesamiento de información semántica mediante arquitecturas multiagentes

Resumen

En la sociedad actual el conocimiento juega un papel cada vez más importante en todos los ámbitos, En buena parte de las actividades que caracterizan la sociedad actual se utiliza información en múltiples formas. Sin embargo el grado de automatización en el uso de dicha información aún es reducido y resulta claramente insuficiente dado el ritmo actual de generación de información, el cual es previsible que continúe en un rápido aumento durante los próximos años. Es indispensable el desarrollo de procedimientos que permitan mayores niveles de automatización en el procesamiento de información y especialmente en la utilización y adquisición de conocimiento. Un problema particularmente importante es el del tratamiento automático del conocimiento contenido en fuentes no estructuradas, fundamentalmente textuales, en las que está contenida la mayor parte de la información de la actual Web. Para acometer este problema se han propuesto varios tipos de tecnologías semánticas, entre las cuales destacan la Web Semántica. En esta tesis se proponen diversos métodos de procesamiento automático de información semántica. Dadas las capacidades de procesamiento distribuido y autónomo que caracteriza a los agentes inteligentes y, particularmente, a los sistemas multiagentes, los métodos propuestos están específicamente diseñados para su funcionamiento dentro de estos entornos. Se han desarrollado, en concreto, procedimientos generales que permiten la identificación de conocimiento, su extracción, agregación, valoración y manipulación a partir de fuentes de información textuales no estructuradas. Entre estos procedimientos destaca el modelo de patrones semánticos que permite la extracción de información del nivel semántico a partir de lenguaje natural, así como su aprendizaje automático a partir de conjuntos de ejemplos, mediante algoritmos genéticos específicamente adaptados a su utilización por parte de sistemas multiagentes. Se ha desarrollado también un modelo de redes ontológicas para permitir el modelado y agregación de conocimiento semántico general, de un modo independiente del ámbito de aplicación. Este modelo permite incorporar y aplicar conocimiento de tipo lingüístico al procesamiento semántico, superando las limitaciones de los principales sistemas actualmente existentes, basados mayoritariamente en fundamentos meramente estadísticos y dependientes del dominio de información. Para ello juega un papel central el uso de modelos basados en lógica borrosa. En primer lugar se definen modelos formales para los procedimientos planteados, que fundamentan sus bases teóricas. A continuación se describe cómo pueden aplicarse estos modelos a los problemas de la construcción automática de ontologías y la anotación semántica automática, al ser los conceptos de ontología y anotación semántica dos de los principales pilares en los que se asienta la concepción actual de la Web Semántica. Finalmente se muestran algunos de los resultados obtenidos a partir de la implementación de los métodos definidos en esta tesis y se realiza una evaluación de los mismos, llegando a la conclusión de la idoneidad de los mismos y su potencial aplicabilidad en sistemas reales.