El Aprendizaje de Ontologías se define como el conjunto de métodos utilizados para construir, enriquecer o adaptar una ontología existente de forma semiautomática, utilizando fuentes de información heterogéneas. En este proceso se emplea texto, diccionarios electrónicos, ontologías lingüísticas e información estructurada y semiestructurada para extraer conocimiento. Recientemente, gracias al enorme crecimiento de la Sociedad de la Información, la Web se ha convertido en una valiosa fuente de información para casi cualquier dominio. Esto ha provocado que los investigadores empiecen a considerar a la Web como un repositorio válido para Recuperar Información y Adquirir Conocimiento. No obstante, la Web presenta algunos problemas que no se observan en repositorios de información clásicos: presentación orientada al usuario, ruido, fuentes no confiables, alta dinamicidad y tamaño abrumador. Pese a ello, también presenta algunas características que pueden ser interesantes para la adquisición de conocimiento: debido a su enorme tamaño y heterogeneidad, se asume que la Web aproxima la distribución real de la información a nivel global. Este trabajo describe una aproximación novedosa para el aprendizaje de ontologías, presentando nuevos métodos para adquirir conocimiento de la Web. La propuesta se distingue de otros trabajos previos principalmente en la particular adaptación de algunas técnicas clásicas de aprendizaje al corpus Web y en la explotación de las características interesantes del entorno Web para componer una aproximación automática, no supervisada e independiente del dominio. Con respecto al proceso de construcción de la ontologías, se han desarrollado los siguientes métodos: i) extracción y selección de términos relacionados con el dominio, organizándolos de forma taxonómica; ii) descubrimiento y etiquetado de relaciones no taxonómicas entre los conceptos; iii) métodos adicionales para mejorar la estructura final, incluyendo la detección de entidades con nombre, atributos, herencia múltiple e incluso un cierto grado de desambiguación semántica. La metodología de aprendizaje al completo se ha implementado mediante un sistema distribuido basado en agentes, proporcionando una solución escalable. También se ha evaluado para varios dominios de conocimiento bien diferenciados, obteniendo resultados de buena calidad. Finalmente, se han desarrollado varias aplicaciones referentes a la estructuración automática de librerías digitales y recursos Web, y la recuperación de información basada en ontologías. / Ontology Learning is defined as the set of methods used for building from scratch, enriching or adapting an existing ontology in a semi-automatic fashion using heterogeneous information sources. This data-driven procedure uses text, electronic dictionaries, linguistic ontologies and structured and semi-structured information to acquire knowledge. Recently, with the enormous growth of the Information Society, the Web has become a valuable source of information for almost every possible domain of knowledge. This has motivated researchers to start considering the Web as a valid repository for Information Retrieval and Knowledge Acquisition. However, the Web suffers from problems that are not typically observed in classical information repositories: human oriented presentation, noise, untrusted sources, high dynamicity and overwhelming size. Even though, it also presents characteristics that can be interesting for knowledge acquisition: due to its huge size and heterogeneity it has been assumed that the Web approximates the real distribution of the information in humankind. The present work introduces a novel approach for ontology learning, introducing new methods for knowledge acquisition from the Web. The adaptation of several well known learning techniques to the web corpus and the exploitation of particular characteristics of the Web environment composing an automatic, unsupervised and domain independent approach distinguishes the present proposal from previous works.With respect to the ontology building process, the following methods have been developed: i) extraction and selection of domain related terms, organising them in a taxonomical way; ii) discovery and label of non-taxonomical relationships between concepts; iii) additional methods for improving the final structure, including the detection of named entities, class features, multiple inheritance and also a certain degree of semantic disambiguation. The full learning methodology has been implemented in a distributed agent-based fashion, providing a scalable solution. It has been evaluated for several well distinguished domains of knowledge, obtaining good quality results. Finally, several direct applications have been developed, including automatic structuring of digital libraries and web resources, and ontology-based Web Information Retrieval.

Aquesta tesi analitza l'aprenentatge de coneixement especialitzat a partir d'una proposta teoricometodològica, de base lingüística i conceptual, centrada en l'àmbit del dret de família català. L'anàlisi empírica se centra en l'estudi de les definicions d'estudiants universitaris sobre nou conceptes concrets al llarg de dos tests amb les mateixes definicions: un test a l'inici del període d'instrucció explícita i un altre al final. L'objectiu principal és determinar si es produeix increment i precisió de coneixement en els tres mesos d'instrucció explícita de l'assignatura. L'anàlisi de les dades confirma que es produeix una estabilització del coneixement més que no pas un increment. Aquesta estabilització s'ha de relacionar directament amb el període considerat i amb el fet que el coneixement previ (no especialitzat) dels conceptes sembla estar fortament arrelat en els estudiants i, per tant, en un període tan breu d'instrucció explícita és difícil d'assolir el canvi conceptual a la manera dels especialistes. / This Doctoral Dissertation deals with specialized knowledge acquisition having a theoretical and methodological orientation of a linguistic and conceptual nature. Empirical analysis is devoted to Catalan Family Law and, more precisely, to the definitions provided by university students regarding 9 concepts throughout two tests with the same definitions. The first test is given at the beginning of the period of explicit instruction and the second at the end.The main goal is to determine whether increase and precision of knowledge is achieved or not after the three months of explicit instruction. Data analysis tells that there is knowledge stabilization rather than knowledge increasing. This stabilization can be put down to the considered period, together with the fact that previous knowledge of concepts seem to be firmly rooted in students, which leads to state that conceptual change (i.e., that of specialists) is difficult to attain within such brief period of instruction.