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                                    [creator] => Poli, Roberto
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                                            [0] => Ontology is the talk of the day in various chapters of AI (NLP, IR, DB modeling among others). Ontology comes into play as a viable strategy with which, for example, to construct robust domain models. An ontologically grounded knowledge of the objects of a domain should make their codification simpler, more transparent and more natural. Indeed, ontology can give greater robustness to models by furnishing criteria and categories with which to organize and construct them; and it is also able to provide contexts in which different models can be embedded and recategorized to acquire greater reciprocal transparency. The recent interest in ontology exhibited by AI scholars will be analyzed and the main ongoing projects will be shortly discussed. The difference between ontology as technology and ontology as conceptual analysis (that is, the difference between ontology as understood by mainstream AI scholars and ontology as understood by philosophers) will be presented as well
                                            [1] => El problema de las ontologías está a la orden del día en los diferentes campos de aplicación de la Inteligencia Artificial (Programación Neuro-Linguística, Recuperación de la información, modelado de bases de datos, entre otros). En todos ellos, las ontologías se están demostrando como una estrategia viable mediante la cual construir modelos robustos del dominio de investigación y aplicación. Efectivamente, un conocimiento sustentado ontológicamente de los objetos de un dominioha necesariamente de facilitar su codificación, y hacerla más transparente y natural. Ciertamente una ontología puede proporcionar mayor robustez a los modelos al construir los criterios y categorías con los cuales éstos se organizan y edifican. Además, puede proporcionar los contextos en los cuales los diferente modelos pueden insertarse y categorizarse para conseguir una transparencia recíproca mayor. El reciente interés mostrado por los académicos de la inteligencia artifcial será analizado y se revisarán los principales proyectos en curso. Por último, se presentará la diferencia entre la ontología como tecnología y como análisis conceptual, esto es, la diferencia en el concepto que de las ontologías tienen los ingenieros del conocimiento y los filósofos. (a)
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                                            [1] => Scire: representación y organización del conocimiento; Vol.8, N.1 (2002); 17-40
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                                            [0] => Derechos de autor 2002 Los autores y autoras conservan sus derechos de autor, aunque ceden a la revista de forma no exclusiva los derechos de explotación (reproducción, distribución, comunicación pública y transformación) y garantizan a esta el derecho de primera publicación de su trabajo, el cual estará simultáneamente sujeto a la licencia  CC BY-NC-ND. Los autores aceptan la responsabilidad legal de cumplir plenamente con los códigos éticos y leyes apropiadas, y de obtener todos los permisos de derecho de autor debidos. Se permite y se anima a los autores y autoras a difundir electrónicamente la versión editorial (versión publicada por la editorial) en la página web personal del autor y en el repositorio de la institución a la que pertenece.
                                            [1] => https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
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