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.Eje: Ingeniería en Sistemas Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Braun, Germán

Garrido, Matías

Roger, Sandra

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Agentes Inteligentes y Web Semántica:  
Verbalización en una herramienta Web de modelado 
ontológico 
 
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. INTRODUC CIÓN 
Según Christel et al. [1], la etapa inicial de 
un proceso de desarrollo de software es la más 
problemática. La complejidad radica en la 
correcta elicitación de los requerimientos del 
sistema, en su entendimiento y en la 
transformación de éstos en un modelo 
computacional.  
Cualquier error cometido en estas instancias 
se propagará hacia las fases posteriores y su 
corrección incrementará los costos de 
desarrollo, especialmente si se identifican 
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26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
durante la fase de implementación o posterior 
a la entrega del producto. 
A medida que el proceso de desarrollo 
transcurre, dichos requerimientos deben ser 
trasladados hacia una especificación formal. 
Curland et al.[2] afirma que es importante que 
un esquema conceptual sea validado por el 
usuario con el objetivo de asegurar que ésta 
modela con precisión los aspectos relevantes 
del dominio. Una manera efectiva de facilitar 
esta validación es la traducción de tal esquema 
(o cualquier especificación formal) en un 
lenguaje claro que sea fácilmente 
comprensible por el experto en el dominio, 
quien, además, puede no poseer conocimientos 
en modelado de sistemas. 
En esta dirección surge el concepto de 
verbalización, el cual consiste en traducir la 
semántica de una teoría lógica, es decir, las 
relaciones entre entidades y sus restricciones, 
en sentencias en lenguaje natural [3][4]. En 
consecuencia, esta transformación proporciona 
una base para la mutua comprensión entre 
diferentes actores acerca de la semántica que 
una lógica capta (ya sea un modelo 
conceptual, reglas de negocio o una 
ontología), integrando clientes/usuarios en los 
procesos de chequeo de consistencia cuando 
los cambios son realizados en el diseño o en la 
implementación. 
La verbalización es un proceso que tiene sus 
bases y está comprendido dentro del campo de 
la Generación de Lenguaje Natural (GLN). 
Reiter y Dale [5] lo definen como al ámbito de 
la inteligencia artificial y la lingüística 
computacional que se ocupa de la construcción 
de sistemas informáticos que pueden producir 
textos comprensibles en español, inglés u otros 
lenguajes naturales de alguna representación 
no lingüística de información.  
McDonald [6], definió a la GLN como el 
proceso de construir un texto en lenguaje 
natural para cumplir objetivos comunicativos 
específicos. Estos sistemas tienen el desafío no 
sólo de decidir qué información comunicar 
sino cómo transformarla, de modo que se 
alcance la meta de comunicación deseada. 
Sin embargo, poco se ha investigado en 
validar los modelos de software de una manera 
en que los usuarios puedan comprenderlos. 
Existen varias herramientas de GLN a tener 
en cuenta, tales como ModEx (Model 
Explainer [7] y GeNLangUML (Generating 
Natural Language from UML) [8]. Ambas 
permiten la creación y edición gráfica de 
modelos de software orientados a objetos 
(OO) [9] y diagramas de clases UML [10].  
respectivamente, para generar 
especificaciones siendo el idioma de 
verbalización el inglés.  
Mientras que ModEx supone que los 
nombres de las clases como de las relaciones 
de un diagrama OO son  
correctos y cumplen con ciertas 
recomendaciones, GeNLangUML tiene la 
ventaja de utilizar  
WordNet [11], una herramienta lingüística 
para validar la correctitud semántica de las 
sentencias generadas.  
Esto implica que funcione bajo una 
convención de nomenclatura  
más amplia para los componentes de un 
diagrama de clases. 
Con respecto a la verbalización multilingüe, 
y en relación al lenguaje ORM [12], 
DogmaModeller [3] es una aplicación que 
genera automáticamente verbalizaciones en 
lenguaje pseudo-natural. Un aspecto a destacar 
de esta herramienta es su extensibilidad, es 
decir, la capacidad de incorporar nuevos 
templates de verbalización para otros idiomas.  
Otra herramienta a tener en cuenta, que 
soporta modelos ORM de segunda generación 
(ORM2) [13], es NORMA (Neumont ORM 
Architect) [2]. 
Por otro lado, KeY [14] es un sistema que 
ayuda a comprender las restricciones 
OCL[15], traduciéndolas automáticamente en 
lenguaje natural. 
La investigación desarrollada en [16] 
presenta un algoritmo que proporciona 
parafraseos en lenguaje natural para 
Ontologías OWL [17] en la Web Semántica 
(WS) [18]. Bajo la misma dirección, se 
encuentra NaturalOWL [19]. Generalmente los 
sistemas de GLN agregan el máximo de frases 
posibles para mejorar la legibilidad, pero 
NaturalOWL posee la ventaja de configurar el 
número máximo de frases que se desean 
concatenar. 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 892
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
 
2. LÍNEA DE INVESTIGACIÓN Y 
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, [20], las Ontologías, la 
Ingeniería de Software basada en 
Conocimiento y la Ingeniería de 
Conocimiento. 
En base a las investigaciones existentes 
hasta la fecha, se propone modificar la 
arquitectura de una herramienta de modelado 
ontológico llamada crowd [21], mediante la 
incorporación de una nueva funcionalidad que 
soporte verbalización multilingüe del 
metamodelo UML, orientado hacia un 
subconjunto de primitivas de los diagramas de 
clases. Se pretende la utilización de una 
representación intermedia de los diagramas de 
clases en sentencias concretas de lógica de 
primer orden (FOL) para favorecer las 
verbalizaciones en diversos idiomas. 
Como principal novedad con respecto a las 
aplicaciones vigentes, se puede destacar que 
los usuarios podrán visualizar y editar de 
forma on-line diagramas de clases UML y 
posteriormente, realizar su verbalización a 
lenguaje natural. Esto se debe a que crowd es 
soportada por una arquitectura cliente-
servidor, lo que conlleva a que pueda ser 
utilizada bajo cualquier plataforma.  
Otro aspecto relevante, es que la traducción 
a lenguaje natural está destinada a ser 
multilingüe, a diferencia de la mayoría de las 
herramientas mencionadas anteriormente, 
donde el lenguaje natural de salida es 
preferentemente el inglés. 
 
3. RESULTADOS 
OBTENIDOS/ESPERADOS 
Este trabajo forma parte de la propuesta 
presentada inicialmente en  [22]. Se trabajó en 
el análisis y diseño de la extensión de la 
arquitectura de la herramienta crowd. Se 
diseñó el módulo de verbalización de dicha 
arquitectura y se está trabajando en la fase de 
implementación del mismo. 
Se trabajó en la selección del subconjunto 
de primitivas en UML destinadas a la 
verbalización en una primera etapa del 
proceso. Además, se estableció la 
correspondencia directa entre estas primitivas 
y las sentencias de FOL. 
Actualmente se está trabajando en la fase de 
verbalización de esas sentencias FOL. 
Posteriormente se prevee la extensión a otros 
idiomas y la correspondiente validación. 
 
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. 
 
5. 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. 
 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 893
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
[2] 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. 
 
[3] Mustafa Jarrar. Towards Methodological 
Principles for Ontology Engineering. 
PhD thesis, Vrije Universiteit Brussel, 
Brussels, 5 2005. 
 
[4] Mustafa Jarrar, María Keet. Multilingual 
verbalization of ORM conceptual models 
and axiomatized ontologies. Vrije 
Universiteit Brussel. Brussels, 2006. 
 
[5] Reiter Euhand, Robert Dale. Building 
Applied Natural Language Generation 
Systems. Cambridge University Press. 
NJ, USA, 1989. 
 
[6] McDonald David, Gabriel Richard 
Natural Language Generation Systems. 
1988.  
 
[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] Won Kim and Frederick Lochovsky. 
Object-oriented concepts, databases, and 
applications. ACM Press/Addison-
Wesley Publishing Co 1989. 
 
[10] UML, OMG. Unified Modeling 
LanguageTM. 2015. 
 
[11] George Miller. Wordet: a lexical 
database for English. ACM.1995. 
 
[12] Terry Halpin and Tony Morgan. 
Information Modeling and Relational 
Databases. Morgan Kaufmann Publishers 
Inc., San Francisco, CA, USA, 2 edition, 
2008. 
 
[13] Robert Meersman and Zahir Tari. On the 
Move to Meaningful Internet Systems 
2005: {OTM} 2005 Workshops, {OTM} 
Confederated International Workshops 
and Posters.  2005 
 
[14] Ahrendt, Wolfgang and Baar, Thomas 
and Beckert. The KeY tool. 2005.  
 
[15] Warmer, Jos and Kleppe, Anneke. The 
Object Constraint Language: Precise 
Modeling with UML. 1999. 
 
[16] Daniel Hewlett and Aditya Kalyanpur 
and Vladimir Kolovski and Christian 
Halaschek-Wiener. Effective NL 
Paraphrasing of Ontologies on the 
Semantic Web. 2005. 
 
[17]  McGuinness, Deborah L. and van 
Harmelen, Frank. OWL Web Ontology 
Language Overview. W3C. 2004. 
 
[18] The semantic web. Berners-Lee, Tim 
and Hendler, James and Lassila, Ora and 
others. New York, NY, USA. 2001 
 
[19] Ion Androutsopoulos and Gerasimos 
Lampouras and Dimitrios Galanis. 
Generating Natural Language 
Descriptions from OWL Ontologies: the 
NaturalOWL System. 2014.  
 
[20] Franz Baader, Diego Calvanese, 
Deborah L. McGuinness, Daniele Nardi, 
and Peter F. Patel-Schneider, editors. The 
Description Logic Handbook: theory, 
implementation, and applications. 2003. 
 
[21] 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 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 894
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
Jornadas Argentinas de Informática 
(JAIIO) - to appear, 2016. 
 
[22] Matías Garrido, Germán Braun, Sandra 
Roger. Agentes Inteligentes y Web 
Semántica: Hacia la Verbalización de un 
Subconjunto de UML en una 
Herramienta Gráfica Web. XIX 
Workshop de Investigadores en Ciencias 
de la Computación (WICC). 2017. 
 
 
 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 895
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4


Spanish

Agentes inteligentes y web semántica: verbalización en una herramienta web de modelado ontológico

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Agentes Inteligentes y Web Semántica:  Verbalización en una herramienta Web de modelado ontológico  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. INTRODUC CIÓN Según Christel et al. [1], la etapa inicial de un proceso de desarrollo de software es la más problemática. La complejidad radica en la correcta elicitación de los requerimientos del sistema, en su entendimiento y en la transformación de éstos en un modelo computacional.  Cualquier error cometido en estas instancias se propagará hacia las fases posteriores y su corrección incrementará los costos de desarrollo, especialmente si se identifican XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 89126 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4durante la fase de implementación o posterior a la entrega del producto. A medida que el proceso de desarrollo transcurre, dichos requerimientos deben ser trasladados hacia una especificación formal. Curland et al.[2] afirma que es importante que un esquema conceptual sea validado por el usuario con el objetivo de asegurar que ésta modela con precisión los aspectos relevantes del dominio. Una manera efectiva de facilitar esta validación es la traducción de tal esquema (o cualquier especificación formal) en un lenguaje claro que sea fácilmente comprensible por el experto en el dominio, quien, además, puede no poseer conocimientos en modelado de sistemas. En esta dirección surge el concepto de verbalización, el cual consiste en traducir la semántica de una teoría lógica, es decir, las relaciones entre entidades y sus restricciones, en sentencias en lenguaje natural [3][4]. En consecuencia, esta transformación proporciona una base para la mutua comprensión entre diferentes actores acerca de la semántica que una lógica capta (ya sea un modelo conceptual, reglas de negocio o una ontología), integrando clientes/usuarios en los procesos de chequeo de consistencia cuando los cambios son realizados en el diseño o en la implementación. La verbalización es un proceso que tiene sus bases y está comprendido dentro del campo de la Generación de Lenguaje Natural (GLN). Reiter y Dale [5] lo definen como al ámbito de la inteligencia artificial y la lingüística computacional que se ocupa de la construcción de sistemas informáticos que pueden producir textos comprensibles en español, inglés u otros lenguajes naturales de alguna representación no lingüística de información.  McDonald [6], definió a la GLN como el proceso de construir un texto en lenguaje natural para cumplir objetivos comunicativos específicos. Estos sistemas tienen el desafío no sólo de decidir qué información comunicar sino cómo transformarla, de modo que se alcance la meta de comunicación deseada. Sin embargo, poco se ha investigado en validar los modelos de software de una manera en que los usuarios puedan comprenderlos. Existen varias herramientas de GLN a tener en cuenta, tales como ModEx (Model Explainer [7] y GeNLangUML (Generating Natural Language from UML) [8]. Ambas permiten la creación y edición gráfica de modelos de software orientados a objetos (OO) [9] y diagramas de clases UML [10].  respectivamente, para generar especificaciones siendo el idioma de verbalización el inglés.  Mientras que ModEx supone que los nombres de las clases como de las relaciones de un diagrama OO son  correctos y cumplen con ciertas recomendaciones, GeNLangUML tiene la ventaja de utilizar  WordNet [11], una herramienta lingüística para validar la correctitud semántica de las sentencias generadas.  Esto implica que funcione bajo una convención de nomenclatura  más amplia para los componentes de un diagrama de clases. Con respecto a la verbalización multilingüe, y en relación al lenguaje ORM [12], DogmaModeller [3] es una aplicación que genera automáticamente verbalizaciones en lenguaje pseudo-natural. Un aspecto a destacar de esta herramienta es su extensibilidad, es decir, la capacidad de incorporar nuevos templates de verbalización para otros idiomas.  Otra herramienta a tener en cuenta, que soporta modelos ORM de segunda generación (ORM2) [13], es NORMA (Neumont ORM Architect) [2]. Por otro lado, KeY [14] es un sistema que ayuda a comprender las restricciones OCL[15], traduciéndolas automáticamente en lenguaje natural. La investigación desarrollada en [16] presenta un algoritmo que proporciona parafraseos en lenguaje natural para Ontologías OWL [17] en la Web Semántica (WS) [18]. Bajo la misma dirección, se encuentra NaturalOWL [19]. Generalmente los sistemas de GLN agregan el máximo de frases posibles para mejorar la legibilidad, pero NaturalOWL posee la ventaja de configurar el número máximo de frases que se desean concatenar. XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 89226 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4 2. LÍNEA DE INVESTIGACIÓN Y 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, [20], las Ontologías, la Ingeniería de Software basada en Conocimiento y la Ingeniería de Conocimiento. En base a las investigaciones existentes hasta la fecha, se propone modificar la arquitectura de una herramienta de modelado ontológico llamada crowd [21], mediante la incorporación de una nueva funcionalidad que soporte verbalización multilingüe del metamodelo UML, orientado hacia un subconjunto de primitivas de los diagramas de clases. Se pretende la utilización de una representación intermedia de los diagramas de clases en sentencias concretas de lógica de primer orden (FOL) para favorecer las verbalizaciones en diversos idiomas. Como principal novedad con respecto a las aplicaciones vigentes, se puede destacar que los usuarios podrán visualizar y editar de forma on-line diagramas de clases UML y posteriormente, realizar su verbalización a lenguaje natural. Esto se debe a que crowd es soportada por una arquitectura cliente-servidor, lo que conlleva a que pueda ser utilizada bajo cualquier plataforma.  Otro aspecto relevante, es que la traducción a lenguaje natural está destinada a ser multilingüe, a diferencia de la mayoría de las herramientas mencionadas anteriormente, donde el lenguaje natural de salida es preferentemente el inglés.  3. RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS Este trabajo forma parte de la propuesta presentada inicialmente en  [22]. Se trabajó en el análisis y diseño de la extensión de la arquitectura de la herramienta crowd. Se diseñó el módulo de verbalización de dicha arquitectura y se está trabajando en la fase de implementación del mismo. Se trabajó en la selección del subconjunto de primitivas en UML destinadas a la verbalización en una primera etapa del proceso. Además, se estableció la correspondencia directa entre estas primitivas y las sentencias de FOL. Actualmente se está trabajando en la fase de verbalización de esas sentencias FOL. Posteriormente se prevee la extensión a otros idiomas y la correspondiente validación.  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.  5. 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.  XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 89326 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4[2] 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.  [3] Mustafa Jarrar. Towards Methodological Principles for Ontology Engineering. PhD thesis, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, 5 2005.  [4] Mustafa Jarrar, María Keet. Multilingual verbalization of ORM conceptual models and axiomatized ontologies. Vrije Universiteit Brussel. Brussels, 2006.  [5] Reiter Euhand, Robert Dale. Building Applied Natural Language Generation Systems. Cambridge University Press. NJ, USA, 1989.  [6] McDonald David, Gabriel Richard Natural Language Generation Systems. 1988.   [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] Won Kim and Frederick Lochovsky. Object-oriented concepts, databases, and applications. ACM Press/Addison-Wesley Publishing Co 1989.  [10] UML, OMG. Unified Modeling LanguageTM. 2015.  [11] George Miller. Wordet: a lexical database for English. ACM.1995.  [12] Terry Halpin and Tony Morgan. Information Modeling and Relational Databases. Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA, 2 edition, 2008.  [13] Robert Meersman and Zahir Tari. On the Move to Meaningful Internet Systems 2005: {OTM} 2005 Workshops, {OTM} Confederated International Workshops and Posters.  2005  [14] Ahrendt, Wolfgang and Baar, Thomas and Beckert. The KeY tool. 2005.   [15] Warmer, Jos and Kleppe, Anneke. The Object Constraint Language: Precise Modeling with UML. 1999.  [16] Daniel Hewlett and Aditya Kalyanpur and Vladimir Kolovski and Christian Halaschek-Wiener. Effective NL Paraphrasing of Ontologies on the Semantic Web. 2005.  [17]  McGuinness, Deborah L. and van Harmelen, Frank. OWL Web Ontology Language Overview. W3C. 2004.  [18] The semantic web. Berners-Lee, Tim and Hendler, James and Lassila, Ora and others. New York, NY, USA. 2001  [19] Ion Androutsopoulos and Gerasimos Lampouras and Dimitrios Galanis. Generating Natural Language Descriptions from OWL Ontologies: the NaturalOWL System. 2014.   [20] Franz Baader, Diego Calvanese, Deborah L. McGuinness, Daniele Nardi, and Peter F. Patel-Schneider, editors. The Description Logic Handbook: theory, implementation, and applications. 2003.  [21] 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 XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 89426 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4Jornadas Argentinas de Informática (JAIIO) - to appear, 2016.  [22] Matías Garrido, Germán Braun, Sandra Roger. Agentes Inteligentes y Web Semántica: Hacia la Verbalización de un Subconjunto de UML en una Herramienta Gráfica Web. XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC). 2017.    XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 89526 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4

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Agentes inteligentes y web semántica: verbalización en una herramienta web de modelado ontológico

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