Modelos de Conocimiento Basados en Ontologías para la ...

Capítulo 3. Representación del conocimiento y ontologías
Lo más destacable de esta aproximación es que las redes semánticas se usan para
representar un conocimiento muy específico y acotado: la relación estructural
entre conceptos.
El éxito de los sistemas de este tipo radica en que no trata de proporcionar una
solución a cada problema de representación, sino que sólo se encarga de estudiar
la forma de cómo definir conceptos, dejando de lado cualquier tipo de
conocimiento que no esté relacionado con la definición. Por esta razón a este tipo
de formalismos se les llama también representación terminológica de
conocimiento (“terminological knowledge representation (or language)”),
representación definicional de conocimiento (“definitional knowledge
representation (or language)”) o lenguaje conceptual (“concept language”). Hoy
en día este tipo de formalismo se expresa mediante una base lógica formal que se
conoce como “lógicas descriptivas” (DL – Description Logics) (Baader et. al.
eds., 2007). Este tipo de lógicas tienen como punto fuerte la capacidad de expresar
condiciones necesarias y/o suficientes para definir unos conceptos a partir de otros
en base a restricciones en sus propiedades (roles). Las lógicas descriptivas son
subconjuntos de la lógica de primer orden con expresividad reducida (con la
excepción de algunos operadores extra en algunas variedades).
Aparte de la red estructural de conceptos, que parte de la idea de las redes
semánticas, esta aproximación tiene también relación con los marcos, ya que los
roles tienen relación con el concepto de slots surgido de aquellos. Las lógicas
descriptivas son, pues, la evolución de las redes de herencia estructural que, a su
vez, son el resultado de la combinación de ideas de los tres ámbitos mencionados
(marcos, redes semánticas y lógica).
La primera implementación relevante de las redes de herencia estructural basadas
en lógicas descriptivas fue el sistema KLONE 24 (posteriormente denominado KL-
ONE) (Brachman, 1978), (Brachman y Schmolze, 1985). Este sistema dio paso a
otros que han evolucionado a lo largo de los años hasta la actualidad. Entre ellos
se pueden citar KRIPTON (sobre el año 1983), KANDOR (sobre el año 1984)
(Patel-Schneider, 1984), NIKL (sobre el año 1983), BACK (sobre el año 1985)
(von Luck et. al., 1987), LOOM (sobre el año 1987) (McGregor, 1988) o
CLASSIC (sobre el año 1989) (Borgida et. al., 1989). Cada uno de estos sistemas
tiene sus propias características respecto a corrección, completitud, decidibilidad y
tratabilidad 25 , aunque en un principio los estudios respecto a estas características
no se realizaban o se hacían respecto a alguna de ellas solamente (Baader y
Sattler, 2001). En general, mientras mayor expresividad tiene un sistema lógico
24
Inicialmente estaba basado en representaciones gráficas no formalizadas con lógica.
25
Corrección hace referencia a la capacidad de los mecanismos de inferencia que pueden implementarse sobre ese
esquema de representación para hacer que todos y cada uno de las conclusiones obtenidas sea correcta. El mecanismo de
inferencia se dice que es completo si todas las conclusiones correctas que puedan obtenerse de la representación del
conocimiento pueden ser obtenidas con ese mecanismo.
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