A knowledge-engineering approach to the cognitive categorization of lexical meaning

Abstract

[EN] A key challenge in natural language processing is to develop intelligent agents which can retrieve and manage knowledge efficiently as well as simulate human-level reasoning. Undoubtedly, the knowledge base plays a crucial role in such a cognitive architecture. The problem lies in the fact that most approaches to the computational treatment of the meaning of words are restricted to systems of binary lexical relations. The goal of this article is to describe, from the view of linguistics and cognitive science, the theoretical foundation which underlies the construction of the deep semantic representations in FunGramKB, a multipurpose lexico-conceptual knowledge base to be implemented in natural language understanding systems. Thus, the conceptual schemata of thematic frames and meaning postulates may not only provide a full-fledged formalization of lexical semantics in natural language processing but can also facilitate the comprehension of linguistic realizations in artificial intelligence.

[ES] Uno de los grandes retos del procesamiento del lenguaje natural es el desarrollo de agentes inteligentes que nos permitan no sólo recuperar información y gestionar el conocimiento de forma más eficaz sino también simular el razonamiento humano. En este escenario, la base de conocimiento desempeña un papel crucial dentro de la arquitectura cognitiva. El problema radica en que la mayoría de los enfoques para el tratamiento computacional del significado léxico se limitan a sistemas de relaciones léxicas binarias. El objetivo de este artículo es describir, desde el prisma de la lingüística y la ciencia cognitiva, la fundamentación teórica sobre la que se construyen las representaciones semánticas en FunGramKB, una base de conocimiento léxico-conceptual multipropósito para su implementación en sistemas que requieran la comprensión del lenguaje. De esta manera, los esquemas conceptuales de los marcos temáticos y los postulados de significado no sólo proporcionan una formalización detallada de la semántica léxica en el procesamiento del lenguaje natural sino además facilitan la comprensión de las realizaciones lingüísticas en la inteligencia artificial.