El proyecto de investigación Agentes Inteligentes y Web Semántica, financiado por la Universidad Nacional del Comahue, tiene como objetivo general la generación de conocimiento especializado en el área de agentes inteligentes y en lo referente a la representación y el uso del conocimiento en sistemas computacionales basados en la Web, es decir, lo que se ha llamado la Web Semántica.
El objetivo general del trabajo de investigación es la extensión de una herramienta de modelado ontológico, denominada crowd, mediante la verbalización de un subconjunto del lenguaje de modelado conceptual UML. Esta integración permitirá generar especificaciones en Lenguaje Natural a partir de un diagrama de clases.
Esta línea de investigación se desarrolla en forma colaborativa entre docentesinvestigadores de la Universidad Nacional del Comahue y de la Universidad Nacional del Sur, en el marco de proyectos de investigación financiados por las universidades antes mencionadas.Eje: Innovación en Sistemas de Software.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Braun, Germán

Garrido, Matías

Roger, Sandra

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

753   Agentes Inteligentes y Web Semántica: Hacia la Verbalización de un Subconjunto de UML en una Herramienta Gráfica Web Matías Garrido1 Germán Braun1,2,3 Sandra Roger1 email: {roger,german.braun}@fi.uncoma.edu.ar  1Grupo de Investigación en Lenguajes e Inteligencia Artificial Departamento de Teoría de la Computación - Facultad de Informática UNIVERSIDAD NACIONAL DEL COMAHUE 2Laboratorio de I&D en Ingeniería de Software y Sistemas de Información Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SUR 3Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)    RESUMEN El proyecto de investigación Agentes Inteligentes y Web Semántica, financiado por la Universidad Nacional del Comahue, tiene como objetivo general la generación de conocimiento especializado en el área de agentes inteligentes y en lo referente a la representación y el uso del conocimiento en sistemas computacionales basados en la Web, es decir, lo que se ha llamado la Web Semántica. El objetivo general del trabajo de investigación es la extensión de una herramienta de modelado ontológico, denominada crowd, mediante la verbalización de un subconjunto del lenguaje de modelado conceptual UML. Esta integración permitirá generar especificaciones  en Lenguaje Natural a partir de un diagrama de clases. Esta línea de investigación se desarrolla en forma colaborativa entre docentes- investigadores de la Universidad Nacional del Comahue y de la Universidad Nacional del Sur, en el marco de proyectos de investigación financiados por las universidades antes mencionadas.  Palabras Clave: Verbalización, Generalización de Lenguaje Natural, UML, Ontologías. CONTEXTO Este trabajo está parcialmente financiado por la Universidad Nacional del Comahue, en el contexto del proyecto de investigación Agentes Inteligentes y Web Semántica (04/F014), por la Universidad Nacional del  Sur a través del proyecto de investigación Integración de Información y Servicios en la Web (24/N027) y por el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), en el contexto de una beca interna doctoral. Los proyectos de investigación tienen una duración de cuatro años y la beca doctoral con duración de 5  años, finalizando en abril de 2019.  1. INTRODUCCIÓN La fase de requerimientos es la más problemática en un proceso de desarrollo de software [1]. Estos problemas incluyen las dificultades de elicitar correctamente los requerimientos del usuario, en su entendimiento y en la transformación de estos mismos dentro de un modelo computacional que puede ser semiformal, usualmente referidas a una notación grafica tal como los modelos Orientados a Objetos (OO) [2] los cuales usan el Lenguaje Unificado de Modelado    (UML)    [3]    o    lenguajes     de 754   especificación formal tales como Vienna Development Method (VDM) [4] o Z [5]. La verbalización es el proceso de escribir la semántica capturada en una teoría lógica (relaciones entre entidades y sus restricciones) en sentencias en lenguaje natural. En la fase de análisis del desarrollo de los sistemas de información, es importante que el esquema conceptual sea validado por el experto del dominio, para asegurar que el esquema modela con precisión los aspectos relevantes del dominio del negocio. Una manera efectiva de facilitar esta validación es verbalizar el esquema en un lenguaje fácilmente comprensible por el experto del dominio, quien puede no contar con el conocimiento técnico adecuado. Dicha verbalización también puede ser usada como una manera de integrar a los usuarios en los procesos de chequeo de consistencia cuando los cambios son realizados en el diseño o en la implementación. Como consecuencia, esta brecha de comunicación entre los modeladores y los expertos en el dominio es minimizada. En este sentido, existen algunas investigaciones a tener en cuenta que se relacionan con sistemas de Generación de Lenguaje Natural (GLN) [6]. Uno de ellos, es el sistema ModEx (Model Explainer) [7], que genera lenguaje natural desde descripciones de modelos de software OO. Sin embargo,  ModEx no verifica semánticamente la salida final y asume que dicha verificación es realizada por los usuarios, comparando el diagrama con el sistema de especificación generado mediante la GLN. En general, el sistema funciona con éxito para los modelos que cumplen con las suposiciones de como las clases y las relaciones deben ser llamadas. Con el fin de extender las capacidades del sistema anterior y considerando una convención de nomenclaturas más amplia, surgió GeNLangUML [8]. Se trata de un sistema que propone la generación de una especificación de lengua je natural en inglés a partir de diagramas de clases UML. Utiliza WordNet, una ontología lingüística, para realizar el análisis sintáctico de los nombres de entrada y la verificación de las sentencias generadas. La validación de GenLangUML fue realizada extrayendo convenciones de nomenclaturas de libros académicos. Sin embargo, esto podría impactar negativamente en su aplicación en la industria, debido a que las organizaciones podrían tener diferentes convenciones para definir sus diagramas de clases. Hay enfoques establecidos con respecto a la verbalización multilingüe. Uno de ellos es DogmaModeller [9], basado sobre ORM 1 (Object-Role Modeling) [10], para la generación automática de verbalizaciones en lenguaje pseudo-natural. Es una herramienta  de ingeniería de ontologías basada en los principios de ORM e implementa totalmente la verbalización multilingüe. Para cada uno de estos idiomas de salida, DogmaModeller posee un template que contiene estructuras determinadas por la sintaxis para cada tipo de restricción de ORM. Cada estructura contiene etiquetas para referenciar a los tipos de objetos y los roles que forman parte de dichas restricciones. Por otro lado,  DogmaModeller es extensible al poder crear nuevos templates de verbalización para otros idiomas. Sin embargo, para hacer que las sentencias verbalizadas sean gramaticalmente correctas  en cualquier lenguaje natural, se requiere un tratamiento más complejo a través de un análisis morfológico automatizado para cada idioma. Este es un área de investigación activa en NLG. Otra herramienta de software de verbalización automatizada, que soporta modelos ORM de segunda generación  (ORM2) es NORMA (Natural ORM Architect) [11]. En esta herramienta, la verbalización de elementos individuales en el modelo ORM principal se genera utilizando una transformación XSLT aplicada a un archivo XML. En este proceso se identifican rápidamente diferentes patrones de verbalización y posteriormente se describe como deben combinarse las frases para producir la verbalización en un inglés legible. En este contexto, el objetivo del presente trabajo es extender la arquitectura de nuestra herramienta gráfica de modelado ontológico crowd [12, 13], para soportar la verbalización multilingüe de un subconjunto del metamodelo 755   de UML referido a los diagramas de clases. crowd es un prototipo cliente-servidor, actualmente en desarrollo por nuestros grupos de investigación, en respuesta a la complejidad inherente al modelado conceptual y ontológico, además de explotar las bondades de los sistemas basados en Lógicas Descriptivas (DL) [14]. La estructura del presente trabajo es la siguiente. En la sección 2 presentamos los objetivos de los proyectos de investigación en los que se enmarca este trabajo y describimos la línea de investigación actual. En la   sección 3 indicamos algunos resultados obtenidos y trabajos futuros. Finalmente, comentamos aspectos referentes a la formación de recursos humanos en esta temática.                Figura 1. Arquitectura de crowd  2. LÍNEA DE INVESTIGACIÓNY DESARROLLO El proyecto de investigación Agentes Inteligentes y Web Semántica tiene como objetivo general generar conocimiento especializado en el área de agentes inteligentes y en lo referente a la representación y el uso del conocimiento en sistemas computacionales basados en la web, es decir lo que se ha llamado la Web Semántica. Por otro lado, en el proyecto de investigación Integración de Información y Servicios en la Web se propone investigar y desarrollar metodologías y herramientas que favorezcan la interoperabilidad semántica de información   y   de   servicios   en   la    Web, fundamentados en los últimos avances en el área de lenguajes de representación del conocimiento, ontologías y modelado conceptual. Ambos proyectos confluyen en la línea de investigación de este trabajo, en la que se explora entre otros, sobre temas afines a la Representación del Conocimiento, las Lógicas Descriptivas, [15], las Ontologías, la Ingeniería de Software basada en Conocimiento y la Ingeniería de Conocimiento. En los trabajos [12, 13] se presentó la arquitectura inicial de crowd (ver Figura 1) y un prototipo implementado que permite, en primer instancia, determinar la consistencia de un modelo gráfico representando  una ontología. El front-end permite al usuario modelar de forma gráfica usando diagramas de clases UML, mientras que el back-end trabaja del lado del servidor con un razonador capaz de inferir posibles restricciones implícitas en los modelos. Los módulos en el servidor traducen el modelo inicial en uno lógico  basado en DL, como propone [16]. La comunicación entre el cliente y el servidor es a través del protocolo OWLlink [17].    Figura 2. Arquitectura de Verbalización  La Figura 2 muestra la arquitectura básica del proceso de verbalización planteada e incorporada a la arquitectura mostrada anteriormente.  La entrada a dicho proceso  es 756   un subconjunto del metamodelo de UML, que es traducido a un lenguaje intermedio basado en lógica de primer orden (FOL), por el módulo FOL generator. La verbalización es multilingüe, por lo cual el usuario puede elegir el idioma para traducir las sentencias FOL. En una primera etapa, los idiomas de traducción serán inglés y español y, posteriormente, planeamos extender el conjunto de idiomas posibles.  3. RESULTADOS OBTENIDOS Y TRABAJOS FUTUROS Inicialmente, se diseñó una primera versión de la arquitectura cliente-servidor, incluyendo entre otros módulos la generación de  consultas, librerías gráficas y un traductor para OWLlink. Con el fin de extender esta herramienta para validación de requerimientos del usuario, se incorporó un módulo de verbalización. El mismo fue ideado con el objetivo de ser multilingüe y, para facilitar esta traducción, se decidió utilizar una representación intermedia en lógica de primer orden de los diagramas de clases UML. Finalmente, para abordar la complejidad inherente a la generación de las sentencias en el idioma destino elegido, el proceso de verbalización procederá con la creación de patrones de escritura generales, basados sobre algunas herramientas lingüísticas existentes [18, 19, 20]. Actualmente, nos encontramos en la fase de diseño de los módulos de verbalización en crowd, y próximos a iniciar la implementación de los mismos. Asimismo, se pretende estudiar diferentes técnicas para la validación de nuestro prototipo.  4. FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS Durante la realización de este sistema se espera lograr, como mínimo, la culminación de 2 tesis de grado dirigidas y/o codirigidas por los integrantes del proyecto. Uno de los autores de este trabajo está inscripto en el Doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad Nacional del Sur (beca interna doctoral CONICET). Finalmente, es constante la búsqueda hacia la consolidación como investigadores de los miembros más recientes del grupo.  BIBLIOGRAFÍA [1] Michael Christel and Kyo Kang. Issues in requirements  elicitation.  Technical Report CMU/SEI-92-TR-012, Software Engineering Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, 1992.  [2] Grady Booch, Robert Maksimchuk, Michael Engle, Bobbi Young, Jim Conallen, and Kelli Houston. Object- oriented Analysis and Design with Applications, Third Edition. Addison- Wesley Professional, third edition, 2007.  [3] Grady Booch, James Rumbaugh, and Ivar Jacobson. Unified Modeling Language User Guide. Addison-Wesley Professional, 2005.  [4] Jones, Cliff B. Systematic Software Development using VDM. Prentice-Hall, Up-per Saddle River and NJ 07458 and USA, 1990.  [5] J. M. Spivey. The Z Notation: A Reference Manual. Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ, USA, 1989.  [6] Ehud Reiter and Robert Dale. Building Natural Language Generation Systems. Cambridge University Press, New York, NY, USA, 2000.  [7] Benoit Lavoie, Owen Rambow, and Ehud Reiter. The modelexplainer, 1996.  [8] Farid Meziane, Nikos Athanasakis, and Sophia Ananiadou. Generating natural language specifications from UML class diagrams. Requir. Eng.,  13(1):1–18, 2008.  [9] Mustafa Jarrar. Towards Methodological Principles for Ontology Engineering.  PhD thesis, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, 5 2005. 757   [10] Terry Halpin and Tony Morgan. Information Modeling and Relational Databases. Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA, 2 edition, 2008.  [11] Matthew Curland and Terry A. Halpin. The NORMA software tool for ORM 2. In Information Systems Evolution - CAiSE Forum 2010, Hammamet,  Tunisia,    June    7-9,    2010,     Selected Extended Papers, pages 190–204, 2010.  [12] Christian Gimenez,  Germán  Braun, Laura Cecchi, and Pablo Fillottrani. Una Arquitectura Cliente-Servidor para Modelado Conceptual Asistido por Razonamiento Automático. In XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación, 2016.  [13] Christian Gimenez,  Germán  Braun, Laura Cecchi, and Laura Fillottrani. crowd: A Tool for Conceptual Modelling assisted by Automated Reasoning - Preliminary Report. In Proc. of the 2nd Simposio Argentino de Ontologías y sus Aplicaciones (SAOA) colocated at Jornadas Argentinas de Informática (JAIIO) - to appear, 2016.  [14]  Franz Baader, Diego Calvanese, Deborah L. McGuinness, Daniele Nardi, and Peter F. Patel-Schneider, editors. The Description Logic Handbook: theory, implementation, and applications. 2003.  [15] Diego Calvanese, Maurizio  Lenzerini, and Daniele Nardi. Description logics for conceptual data modeling. In Logics for Databases and Information Systems, pages 229–263. Kluwer, 1998.  [16] Daniela Berardi, Diego Calvanese, and Giuseppe De Giacomo. Reasoning on UML class diagrams. Artif. Intell., 168(1- 2):70–118, 2005. [17] Thorsten Liebig, Marko Luther, Olaf Noppens, and Michael Wessel. Owllink. Semantic Web, 2(1):23–32, 2011.  [18] Christopher D. Manning,  Mihai Surdeanu, John Bauer, Jenny Finkel, Steven J. Bethard, and David McClosky . The Stanford CoreNLP natural language processing toolkit. In Association for Computational Linguistics  (ACL) System Demonstrations, 2014.  [19] Edward Loper and Steven Bird.  Nltk:  The natural language toolkit. In Proceedings of the ACL-02 Workshop on Effective Tools and Methodologies for Teaching Natural Language Processing and Computational Linguistics -  Volume 1. Association for Computational Linguistics, 2002.  [20] Hamish Cunningham, Diana Maynard, Kalina Bontcheva, Valentin Tablan, Niraj Aswani, Ian Roberts, Genevieve Gorrell, Adam Funk, Angus Roberts, Danica Damljanovic, Thomas Heitz, Mark A. Greenwood, Horacio Saggion, Johann Pe-trak, Yaoyong Li, and Wim Peters. Text Processing with GATE (Version 6). 2011. 

Agentes inteligentes y web semántica: hacia la verbalización de un subconjunto de UML en una herramienta gráfica web

SEDICI - Repositorio de la UNLP

753 
 
 
Agentes Inteligentes y Web Semántica: Hacia la 
Verbalización de un Subconjunto de UML en una 
Herramienta Gráfica Web 
Matías Garrido1 Germán Braun1,2,3 Sandra Roger1 
email: {roger,german.braun}@fi.uncoma.edu.ar 
 
1Grupo de Investigación en Lenguajes e Inteligencia Artificial 
Departamento de Teoría de la Computación - Facultad de Informática 
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL COMAHUE 
2Laboratorio de I&D en Ingeniería de Software y Sistemas de Información 
Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación 
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SUR 
3Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) 
 
 
 
RESUMEN 
El proyecto de investigación Agentes 
Inteligentes y Web Semántica, financiado por la 
Universidad Nacional del Comahue, tiene como 
objetivo general la generación de conocimiento 
especializado en el área de agentes inteligentes 
y en lo referente a la representación y el uso del 
conocimiento en sistemas computacionales 
basados en la Web, es decir, lo que se ha 
llamado la Web Semántica. 
El objetivo general del trabajo de 
investigación es la extensión de una 
herramienta de modelado ontológico, 
denominada crowd, mediante la verbalización 
de un subconjunto del lenguaje de modelado 
conceptual UML. Esta integración permitirá 
generar especificaciones  en Lenguaje Natural 
a partir de un diagrama de clases. 
Esta línea de investigación se desarrolla en 
forma colaborativa entre docentes- 
investigadores de la Universidad Nacional del 
Comahue y de la Universidad Nacional del Sur, 
en el marco de proyectos de investigación 
financiados por las universidades antes 
mencionadas. 
 
Palabras Clave: Verbalización, 
Generalización de Lenguaje Natural, UML, 
Ontologías. 
CONTEXTO 
Este trabajo está parcialmente financiado por 
la Universidad Nacional del Comahue, en el 
contexto del proyecto de investigación Agentes 
Inteligentes y Web Semántica (04/F014), por la 
Universidad Nacional del  Sur a través del 
proyecto de investigación Integración de 
Información y Servicios en la Web (24/N027) y 
por el Consejo Nacional de Investigaciones 
Científicas y Técnicas (CONICET), en el 
contexto de una beca interna doctoral. Los 
proyectos de investigación tienen una duración 
de cuatro años y la beca doctoral con duración 
de 5  años, finalizando en abril de 2019. 
 
1. INTRODUCCIÓN 
La fase de requerimientos es la más 
problemática en un proceso de desarrollo de 
software [1]. Estos problemas incluyen las 
dificultades de elicitar correctamente los 
requerimientos del usuario, en su 
entendimiento y en la transformación de estos 
mismos dentro de un modelo computacional 
que puede ser semiformal, usualmente referidas 
a una notación grafica tal como los modelos 
Orientados a Objetos (OO) [2] los cuales usan 
el Lenguaje Unificado de Modelado    (UML)    
[3]    o    lenguajes     de 
754 
 
 
especificación formal tales como Vienna 
Development Method (VDM) [4] o Z [5]. 
La verbalización es el proceso de escribir la 
semántica capturada en una teoría lógica 
(relaciones entre entidades y sus restricciones) 
en sentencias en lenguaje natural. 
En la fase de análisis del desarrollo de los 
sistemas de información, es importante que el 
esquema conceptual sea validado por el experto 
del dominio, para asegurar que el esquema 
modela con precisión los aspectos relevantes 
del dominio del negocio. 
Una manera efectiva de facilitar esta 
validación es verbalizar el esquema en un 
lenguaje fácilmente comprensible por el 
experto del dominio, quien puede no contar con 
el conocimiento técnico adecuado. Dicha 
verbalización también puede ser usada como 
una manera de integrar a los usuarios en los 
procesos de chequeo de consistencia cuando los 
cambios son realizados en el diseño o en la 
implementación. Como consecuencia, esta 
brecha de comunicación entre los modeladores 
y los expertos en el dominio es minimizada. 
En este sentido, existen algunas 
investigaciones a tener en cuenta que se 
relacionan con sistemas de Generación de 
Lenguaje Natural (GLN) [6]. Uno de ellos, es el 
sistema ModEx (Model Explainer) [7], que 
genera lenguaje natural desde descripciones de 
modelos de software OO. Sin embargo,  ModEx 
no verifica semánticamente la salida final y 
asume que dicha verificación es realizada por 
los usuarios, comparando el diagrama con el 
sistema de especificación generado mediante la 
GLN. En general, el sistema funciona con éxito 
para los modelos que cumplen con las 
suposiciones de como las clases y las relaciones 
deben ser llamadas. 
Con el fin de extender las capacidades del 
sistema anterior y considerando una 
convención de nomenclaturas más amplia, 
surgió GeNLangUML [8]. Se trata de un 
sistema que propone la generación de una 
especificación de lengua je natural en inglés a 
partir de diagramas de clases UML. Utiliza 
WordNet, una ontología lingüística, para 
realizar el análisis sintáctico de los nombres de 
entrada y la verificación de las sentencias 
generadas. La validación de GenLangUML fue 
realizada extrayendo convenciones de 
nomenclaturas de libros académicos. Sin 
embargo, esto podría impactar negativamente 
en su aplicación en la industria, debido a que las 
organizaciones podrían tener diferentes 
convenciones para definir sus diagramas de 
clases. 
Hay enfoques establecidos con respecto a la 
verbalización multilingüe. Uno de ellos es 
DogmaModeller [9], basado sobre ORM 1 
(Object-Role Modeling) [10], para la 
generación automática de verbalizaciones en 
lenguaje pseudo-natural. Es una herramienta  de 
ingeniería de ontologías basada en los 
principios de ORM e implementa totalmente la 
verbalización multilingüe. Para cada uno de 
estos idiomas de salida, DogmaModeller posee 
un template que contiene estructuras 
determinadas por la sintaxis para cada tipo de 
restricción de ORM. Cada estructura contiene 
etiquetas para referenciar a los tipos de objetos 
y los roles que forman parte de dichas 
restricciones. Por otro lado,  DogmaModeller es 
extensible al poder crear nuevos templates de 
verbalización para otros idiomas. Sin embargo, 
para hacer que las sentencias verbalizadas sean 
gramaticalmente correctas  en cualquier 
lenguaje natural, se requiere un tratamiento más 
complejo a través de un análisis morfológico 
automatizado para cada idioma. Este es un área 
de investigación activa en NLG. 
Otra herramienta de software de 
verbalización automatizada, que soporta 
modelos ORM de segunda generación  (ORM2) 
es NORMA (Natural ORM Architect) [11]. En 
esta herramienta, la verbalización de elementos 
individuales en el modelo ORM principal se 
genera utilizando una transformación XSLT 
aplicada a un archivo XML. En este proceso se 
identifican rápidamente diferentes patrones de 
verbalización y posteriormente se describe 
como deben combinarse las frases para producir 
la verbalización en un inglés legible. 
En este contexto, el objetivo del presente 
trabajo es extender la arquitectura de nuestra 
herramienta gráfica de modelado ontológico 
crowd [12, 13], para soportar la verbalización 
multilingüe de un subconjunto del metamodelo 
755 
 
 
de UML referido a los diagramas de clases. 
crowd es un prototipo cliente-servidor, 
actualmente en desarrollo por nuestros grupos 
de investigación, en respuesta a la complejidad 
inherente al modelado conceptual y ontológico, 
además de explotar las bondades de los 
sistemas basados en Lógicas Descriptivas (DL) 
[14]. 
La estructura del presente trabajo es la 
siguiente. En la sección 2 presentamos los 
objetivos de los proyectos de investigación en 
los que se enmarca este trabajo y describimos la 
línea de investigación actual. En la   sección 3 
indicamos algunos resultados obtenidos y 
trabajos futuros. Finalmente, comentamos 
aspectos referentes a la formación de recursos 
humanos en esta temática. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 1. Arquitectura de crowd 
 
2. LÍNEA DE INVESTIGACIÓNY 
DESARROLLO 
El proyecto de investigación Agentes 
Inteligentes y Web Semántica tiene como 
objetivo general generar conocimiento 
especializado en el área de agentes inteligentes 
y en lo referente a la representación y el uso del 
conocimiento en sistemas computacionales 
basados en la web, es decir lo que se ha llamado 
la Web Semántica. 
Por otro lado, en el proyecto de investigación 
Integración de Información y Servicios en la 
Web se propone investigar y desarrollar 
metodologías y herramientas que favorezcan la 
interoperabilidad semántica de información   y   
de   servicios   en   la    Web, 
fundamentados en los últimos avances en el 
área de lenguajes de representación del 
conocimiento, ontologías y modelado 
conceptual. 
Ambos proyectos confluyen en la línea de 
investigación de este trabajo, en la que se 
explora entre otros, sobre temas afines a la 
Representación del Conocimiento, las Lógicas 
Descriptivas, [15], las Ontologías, la Ingeniería 
de Software basada en Conocimiento y la 
Ingeniería de Conocimiento. 
En los trabajos [12, 13] se presentó la 
arquitectura inicial de crowd (ver Figura 1) y un 
prototipo implementado que permite, en primer 
instancia, determinar la consistencia de un 
modelo gráfico representando  una ontología. 
El front-end permite al usuario modelar de 
forma gráfica usando diagramas de clases 
UML, mientras que el back-end trabaja del lado 
del servidor con un razonador capaz de inferir 
posibles restricciones implícitas en los 
modelos. Los módulos en el servidor traducen 
el modelo inicial en uno lógico  basado en DL, 
como propone [16]. La comunicación entre el 
cliente y el servidor es a través del protocolo 
OWLlink [17]. 
 
 
 
Figura 2. Arquitectura de Verbalización 
 
La Figura 2 muestra la arquitectura básica del 
proceso de verbalización planteada e 
incorporada a la arquitectura mostrada 
anteriormente.  La entrada a dicho proceso  es 
756 
 
 
un subconjunto del metamodelo de UML, que 
es traducido a un lenguaje intermedio basado en 
lógica de primer orden (FOL), por el módulo 
FOL generator. La verbalización es 
multilingüe, por lo cual el usuario puede elegir 
el idioma para traducir las sentencias FOL. En 
una primera etapa, los idiomas de traducción 
serán inglés y español y, posteriormente, 
planeamos extender el conjunto de idiomas 
posibles. 
 
3. RESULTADOS OBTENIDOS Y 
TRABAJOS FUTUROS 
Inicialmente, se diseñó una primera versión 
de la arquitectura cliente-servidor, incluyendo 
entre otros módulos la generación de  consultas, 
librerías gráficas y un traductor para OWLlink. 
Con el fin de extender esta herramienta para 
validación de requerimientos del usuario, se 
incorporó un módulo de verbalización. El 
mismo fue ideado con el objetivo de ser 
multilingüe y, para facilitar esta traducción, se 
decidió utilizar una representación intermedia 
en lógica de primer orden de los diagramas de 
clases UML. Finalmente, para abordar la 
complejidad inherente a la generación de las 
sentencias en el idioma destino elegido, el 
proceso de verbalización procederá con la 
creación de patrones de escritura generales, 
basados sobre algunas herramientas lingüísticas 
existentes [18, 19, 20]. 
Actualmente, nos encontramos en la fase de 
diseño de los módulos de verbalización en 
crowd, y próximos a iniciar la implementación 
de los mismos. Asimismo, se pretende estudiar 
diferentes técnicas para la validación de nuestro 
prototipo. 
 
4. FORMACIÓN DE RECURSOS 
HUMANOS 
Durante la realización de este sistema se 
espera lograr, como mínimo, la culminación de 
2 tesis de grado dirigidas y/o codirigidas por los 
integrantes del proyecto. Uno de los autores de 
este trabajo está inscripto en el Doctorado en 
Ciencias de la Computación en la Universidad 
Nacional del Sur (beca interna doctoral 
CONICET). 
Finalmente, es constante la búsqueda hacia la 
consolidación como investigadores de los 
miembros más recientes del grupo. 
 
BIBLIOGRAFÍA 
[1] Michael Christel and Kyo Kang. Issues in 
requirements  elicitation.  Technical 
Report CMU/SEI-92-TR-012, Software 
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[2] Grady Booch, Robert Maksimchuk, 
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Brussels, 5 2005. 
757 
 
 
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de la Computación, 2016. 
 
[13] Christian Gimenez,  Germán  Braun, Laura 
Cecchi, and Laura Fillottrani. crowd: A 
Tool for Conceptual Modelling assisted 
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Argentino de Ontologías y sus 
Aplicaciones (SAOA) colocated at 
Jornadas Argentinas de Informática 
(JAIIO) - to appear, 2016. 
 
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[15] Diego Calvanese, Maurizio  Lenzerini, and 
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Spanish

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/62380/Documento_completo.pdf?sequence=1

Agentes inteligentes y web semántica: hacia la verbalización de un subconjunto de UML en una herramienta gráfica web

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