A computational model for automated extraction of structural schemas from simple narrative plots

Resumen

La creación de sistemas computacionales capaces de crear e interpretar contenido narrativo ha sido un objetivo de la Inteligencia Artificial desde sus comienzos. Sin embargo, su desarrollo ha estado limitado por lo que comúnmente se conoce como cuello de botella de adquisición de conocimiento, el cual no permite, con las técnicas actuales, procesar historias a gran escala. En esta tesis se presenta un modelo computacional que intenta dar un paso adelante en el objetivo de hacer posible el proceso de contenido narrativo a gran escala. Dos etapas de la investigación con este objetivo se detallan: una aproximación semántica al proceso narrativo que no dio resultados satisfactorios, y una aproximación puramente estructural al mismo objetivo, con resultados positivos. El estado de arte es analizado en detalle. A partir del mismo y tras la creación del modelo, un proceso de validación empí­rica ha sido llevado a cabo para probar, dentro de los lí­mites posibles, la plausibilidad de la hipótesis (la posibilidad del tratamiento estructural del contenido narrativo). La tesis incluye asimismo discusión sobre los aspectos más relevantes de la investigación y reúne las conclusiones más importantes.