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Actualización en la enseñanza del inglés
como lengua extranjera: telecolaboración,
movilidad y cursos en abierto
El uso de ontologías en la enseñanza
de lenguas extranjeras
Antonio Pareja Lora
apareja@sip.ucm.es
Índice
• Ontologías:
– ¿Qué son?
– Clasificación en función de su grado de formalización
– Componentes principales
• El papel de las ontologías en la clase de inglés
– Como diccionarios, tesauros y enciclopedias (mono y multilingües)
– Como gestores de glosarios y diccionarios personales de un dominio
– Como representaciones conceptuales de situaciones
– Como enciclopedias o glosarios lingüísticos: las ontologías lingüísticas
• Algunas ontologías lingüísticas importantes:
– GOLD
– The Linguistic Linked Open Data Cloud
– ISOCat
– OntoTag y OntoLingAnnot
• Desarrollo (colaborativo) de ontologías: Protégé y WebProtégé
¿Qué es una ontología?
Una ONTOLOGÍA es:
una especificación formal (y explícita) de una conceptualización compartida
Está formada por conceptos,
propiedades, relaciones,
funciones, restricciones
(reglas) y axiomas
Computable
Es un modelo abstracto de un
cierto fenómeno real que
identifica sus componentes
(conceptos) más importantes
Plasma un
conocimiento
consensuado
• Gruber, T. R. (1993) A Translation Approach to Portable Ontologies. Journal on
Knowledge Acquisition, Vol. 5(2), 199-220
• Borst, W. N. (1997) Construction of Engineering Ontologies. PhD thesis,
University of Twente, Enschede
• Studer, R.; Benjamins, R.; Fensel, D. (1998) Knowledge Engineering: Principles
and Methods. Data and Knowledge Engineering, (DKE) Vol. 25, 1-2: 161-197
El tipo de conceptos utilizados, así
como sus restricciones de uso, son
definidos explícitamente
Ontologías: grados de formalización
• Ontologías ligeras (lightweight):
– Poco más que taxonomías
– Incluyen:
• Conceptos
• Taxonomías conceptuales
• Relaciones entre conceptos
• Propiedades que describen los conceptos
• Ontologías de peso (heavyweight):
– Profundizan y refinan más el modelo del dominio
– Proporcionan más restricciones sobre la semántica del
dominio
– Incluyen:
• El tipo de conocimiento que incorporan las ontologías ligeras
• Axiomas y restricciones (que clarifican el significado con el que se
definen los términos recogidos en la ontología)
• Gómez-Pérez, A., Fernández-López, M., Corcho, Ó. (2003) Ontological
engineering: with examples from the areas of knowledge management, e-
commerce and the Semantic Web. Londres:Springer Verlag London Ltd.
Ontologías: Clasificación de Lassila &
McGuinness
Lenguajes
controlados
(Glosario de) Términos
Tesauros basados
en la relación
término general/específico
Relación
informal Es-Un
(hipónimo/hiperónimo)
Marcos
(propiedades)
Relación
formal
Es-Un
Restricciones
lógicas
genéricas
Disjunto,
Exhaustivo,
Parte-De, ...
Restricción de valores
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formales
Ontologías ligeras Ontologías de peso
• Gómez-Pérez, A., Fernández-López, M., Corcho, Ó. (2003) Ontological
engineering: with examples from the areas of knowledge management, e-
commerce and the Semantic Web. Londres:Springer Verlag London Ltd.
Ontologías: componentes principales (A)
• Usando marcos (Minsky) y Lógica de Primer Orden (1):
– Clases:
• Representan: Conceptos (en un sentido amplio) del dominio
modelado
• Ejemplos: Continente, Mamífero, Proboscídeo, Cetáceo, Elefante,
Ballena Gris, Delfín
– Atributos:
• Representan: Características particulares de cada objeto del
dominio, que los diferencian de otros objetos:
– de otras clases atributos de clase
– de su misma clase atributos de instancia
• Ejemplos:
– Atributos de clase:
» tieneBarbas (Cetáceo); viveEnMar, tieneTrompa (Mamífero)
– Atributos de instancia:
» altura , sexo (Mamífero), longitudAletaDorsal (Delfín)
Ontologías: componentes principales (A)
• Usando marcos y Lógica de Primer Orden (2):
– Relaciones (y funciones):
• Representan: Correspondencias entre conceptos de ese
dominio
• Ejemplos: viveEn(Mamífero, Continente)
– Axiomas formales y reglas:
• Representan:
– Enunciados que son siempre ciertos
– Conocimiento que no puede ser definido formalmente por ninguno
de los otros componentes
• Ejemplos:
– EsUn(Elefante, Proboscídeo); EsUn(Proboscídeo, Mamífero;
– Proboscídeo.tieneTrompa = SÍ; Proboscídeo.viveEnMar = NO
Ontologías: componentes principales (A)
• Usando marcos y Lógica de Primer Orden (3):
– Instancias (de conceptos y de relaciones):
• Representan: Los elementos o individuos de la ontología
y las relaciones particulares que hay entre ellos
• Ejemplos:
– Instancia (Flipper, Delfín); Instancia (Dumbo, Elefante)
– Instancia(América, Continente)
– viveEn (Flipper, América); sexo (Dumbo, MASCULINO);
Ontologías: componentes principales (B)
• Usando Lógica Descriptiva (1):
– Conceptos (classes):
• Representan: Clases de objetos (≡ las clases del paradigma basado
en marcos)
– Pueden ser primitivos (es decir, predefinidos): owl:Thing, owl:Object, etc.
• Ejemplos:
– Continente, Mamífero, Proboscídeo, Cetáceo, Elefante, Ballena Gris, Delfín
– Propiedades (properties):
• Representan:
– Relaciones binarias entre conceptos (object properties)
– Propiedades de los conceptos y/o de las instancias (data properties)
– Información en lenguaje natural de la ontología (annotation properties)
• Ejemplos:
– viveEn(Mamífero, Continente) object property
– viveEnMar (Mamífero, xsd:boolean) data property
– sexo (Mamífero, {“MASCULINO”, “FEMENINO”}) data property
Ontologías: componentes principales (B)
• Usando Lógica Descriptiva (2):
– Tipos de datos (datatypes):
• Representan: Los conjuntos de valores que pueden adquirir los roles
• Ejemplos:
– xsd:boolean (true, false); xsd:nonNegativeInteger; xsd:Name;
– rdf:text
– {“MASCULINO”, “FEMENINO”}
– Individuos (members/individuals):
• Representan: Instancias de los conceptos (clases) y también los
valores que adquieren sus roles (propiedades)
• Ejemplos:
– Member (Flipper, Delfín); Member (Dumbo, Elefante)
– Member (América, Continente)
– viveEn (Flipper, América); sexo (Dumbo, “MASCULINO”);
El papel de las ontologías en la clase de inglés
1. Como diccionario y tesauro monolingüe inglés:
– WordNet (http://wordnetweb.princeton.edu/perl/webwn)
2. Como diccionario y tesauro multilingüe:
– EuroWordNet (http://www.illc.uva.nl/EuroWordNet/)
• Versión en red (reducida) [inglés, español, francés, alemán, italiano, catalán]:
http://ixa2.si.ehu.es/cgi-bin/mcr/public/wei.consult.perl
– BabelNet (http://en.wikipedia.org/wiki/BabelNet; http://babelnet.org/)
[inglés, español, italiano, catalán, francés, alemán]
– MultiWordNet (http://multiwordnet.fbk.eu/english/faq.php;
http://multiwordnet.fbk.eu/online/multiwordnet.php)
[inglés, español, italiano, portugués, hebreo, rumano y latín]
– Universal WordNet (http://www.mpi-inf.mpg.de/yago-naga/uwn/;
http://www.mpi-inf.mpg.de/yago-naga/uwn/query.html)
[más de 200 lenguas]
3. Como diccionario enciclopédico (indexado) multilingüe:
– DBPedia ( http://wiki.dbpedia.org/About ) [en construcción]
El papel de las ontologías en la clase de inglés:
WordNet
El papel de las ontologías en la clase de inglés:
EuroWordNet
El papel de las ontologías en la clase de inglés
4. Como gestores de glosarios y diccionarios personales
monolingües de un dominio determinado:
– Permiten realizar un mapa conceptual de un dominio
concreto: ropa, comida, instalaciones, etc.
– Es conveniente usar las propiedades de anotación
(annotation properties) siguientes:
• rdfs:label: Para detallar el término que designa el concepto
representado en la ontología (en una lengua determinada).
• rdfs:comment: Para dar una descripción detallada del concepto en
lenguaje natural.
• rdfs:seeAlso: Referencia a otro recurso (otro concepto, una página
web, etc.) que puede proporcionar más información acerca de este
concepto.
• rdfs:isDefinedBy: Para incluir la definición en lenguaje natural del
término y/o del concepto designado.
El papel de las ontologías en la clase de inglés
El papel de las ontologías en la clase de inglés
5. Como gestores de glosarios y diccionarios personales multilingües:
– Para cada concepto, habrá que incluir tantas anotaciones como lenguas se
contemplen, usando la propiedad rdfs:label, cada una con una lengua
diferente.
El papel de las ontologías en la clase de inglés
6. Como representaciones conceptuales de situaciones:
– Se presenta una situación, mediante un texto, un archivo de
audio o un vídeo.
– Los alumnos, bien individualmente o en grupo, representan
en una ontología los participantes, el contexto, los eventos,
etc. de la situación presentada:
• Puede pedirse que elaboren una ontología desde cero.
• O bien:
– Se proporciona a los alumnos una ontología con las clases y sus
propiedades.
– Los alumnos la completan con los individuos y las relaciones instanciadas
propios de la situación que se les presenta.
• Adicionalmente:
– Los alumnos pueden intercambiarse las ontologías resultantes.
– El receptor evalúa el trabajo del que lo elaboró.
– Se presenta y/o discute el resultado de la evaluación.
El papel de las ontologías en la clase de inglés
7. Como enciclopedias o glosarios lingüísticos (niveles de
enseñanza avanzados) – ontologías lingüísticas:
– GOLD (http://www.linguistics-ontology.org/;
http://www.linguistics-ontology.org/gold/2010)
– The Linguistic Linked Open Data Cloud
(http://linguistics.okfn.org/resources/llod/)
• Es una red de datos lingüísticos en continuo crecimiento
– ISOCat (http://www.isocat.org/;
https://catalog.clarin.eu/isocat/interface/index.html)
• No es una ontología propiamente dicha
– OntoTag / OntoLingAnnot
• Se publicará próximamente en
http://ilsa.fdi.ucm.es/apareja/OntoLingAnnot
– OLiA (http://nachhalt.sfb632.uni-potsdam.de/owl/)
Ontologías lingüísticas
• McEnery, A. M. y Wilson, A. (2001) Corpus Linguistics:
An introduction. Edinburgh:Edinburgh University Press.
Nivel morfosintáctico
Nivel sintáctico
Nivel semántico
Nivel
discursivo
OntoTag / OntoLingAnnot
GOLD, OLiA, ISOCat
WordNet / EuroWordNet
OntoTag / OntoLingAnnot
OntoTag / OntoLingAnnot
GOLD, OLiA, ISOCat
Niveles
lingüísticos
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OntoLingAnnot / OLiA
OntoLingAnnot
Ontologías
lingüísticas
Ontologías lingüísticas – GOLD
Ontologías lingüísticas – The LLOD
Ontologías lingüísticas – ISOCat
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Morpho-Syntactic Unit
Morphological Unit
Linguistic Unit
Semantic Unit
Syntactic Unit
Morphosyntactic UnitsSyntactic Units
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Ontologías lingüísticas – OntoLingAnnot (1)
Discourse Unit
Proposition
DFU: Discourse
Functional Unit
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DRU: Discourse
Reference Unit
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Proposition
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Ontologías lingüísticas – OntoLingAnnot (3)
Desarrollo (colaborativo) de ontologías:
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• Protégé (http://protege.stanford.edu/):
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instalación.
• WebProtégé (http://webprotege.stanford.edu/):
– Es la versión para trabajo en red de Protégé.
– No requiere instalación: se ejecuta en cualquier
navegador web (Firefox, Chrome, etc.).
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Desarrollo (colaborativo) de ontologías:
WebProtégé
Problemas asociados al uso de ontologías en la
enseñanza del inglés
• ¿En qué idioma se escriben las ontologías?
– ¿Se pierden por ello sus capacidades
“interlingües”?
• ¿Cómo decidir qué se modela como un
concepto, qué como una instancia, qué como
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• ¿Cómo se compara y/o evalúa una ontología
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El uso de ontologías en la enseñanza de lenguas extranjeras

  • 1. Actualización en la enseñanza del inglés como lengua extranjera: telecolaboración, movilidad y cursos en abierto El uso de ontologías en la enseñanza de lenguas extranjeras Antonio Pareja Lora apareja@sip.ucm.es
  • 2. Índice • Ontologías: – ¿Qué son? – Clasificación en función de su grado de formalización – Componentes principales • El papel de las ontologías en la clase de inglés – Como diccionarios, tesauros y enciclopedias (mono y multilingües) – Como gestores de glosarios y diccionarios personales de un dominio – Como representaciones conceptuales de situaciones – Como enciclopedias o glosarios lingüísticos: las ontologías lingüísticas • Algunas ontologías lingüísticas importantes: – GOLD – The Linguistic Linked Open Data Cloud – ISOCat – OntoTag y OntoLingAnnot • Desarrollo (colaborativo) de ontologías: Protégé y WebProtégé
  • 3. ¿Qué es una ontología? Una ONTOLOGÍA es: una especificación formal (y explícita) de una conceptualización compartida Está formada por conceptos, propiedades, relaciones, funciones, restricciones (reglas) y axiomas Computable Es un modelo abstracto de un cierto fenómeno real que identifica sus componentes (conceptos) más importantes Plasma un conocimiento consensuado • Gruber, T. R. (1993) A Translation Approach to Portable Ontologies. Journal on Knowledge Acquisition, Vol. 5(2), 199-220 • Borst, W. N. (1997) Construction of Engineering Ontologies. PhD thesis, University of Twente, Enschede • Studer, R.; Benjamins, R.; Fensel, D. (1998) Knowledge Engineering: Principles and Methods. Data and Knowledge Engineering, (DKE) Vol. 25, 1-2: 161-197 El tipo de conceptos utilizados, así como sus restricciones de uso, son definidos explícitamente
  • 4. Ontologías: grados de formalización • Ontologías ligeras (lightweight): – Poco más que taxonomías – Incluyen: • Conceptos • Taxonomías conceptuales • Relaciones entre conceptos • Propiedades que describen los conceptos • Ontologías de peso (heavyweight): – Profundizan y refinan más el modelo del dominio – Proporcionan más restricciones sobre la semántica del dominio – Incluyen: • El tipo de conocimiento que incorporan las ontologías ligeras • Axiomas y restricciones (que clarifican el significado con el que se definen los términos recogidos en la ontología) • Gómez-Pérez, A., Fernández-López, M., Corcho, Ó. (2003) Ontological engineering: with examples from the areas of knowledge management, e- commerce and the Semantic Web. Londres:Springer Verlag London Ltd.
  • 5. Ontologías: Clasificación de Lassila & McGuinness Lenguajes controlados (Glosario de) Términos Tesauros basados en la relación término general/específico Relación informal Es-Un (hipónimo/hiperónimo) Marcos (propiedades) Relación formal Es-Un Restricciones lógicas genéricas Disjunto, Exhaustivo, Parte-De, ... Restricción de valores Instancias formales Ontologías ligeras Ontologías de peso • Gómez-Pérez, A., Fernández-López, M., Corcho, Ó. (2003) Ontological engineering: with examples from the areas of knowledge management, e- commerce and the Semantic Web. Londres:Springer Verlag London Ltd.
  • 6. Ontologías: componentes principales (A) • Usando marcos (Minsky) y Lógica de Primer Orden (1): – Clases: • Representan: Conceptos (en un sentido amplio) del dominio modelado • Ejemplos: Continente, Mamífero, Proboscídeo, Cetáceo, Elefante, Ballena Gris, Delfín – Atributos: • Representan: Características particulares de cada objeto del dominio, que los diferencian de otros objetos: – de otras clases atributos de clase – de su misma clase atributos de instancia • Ejemplos: – Atributos de clase: » tieneBarbas (Cetáceo); viveEnMar, tieneTrompa (Mamífero) – Atributos de instancia: » altura , sexo (Mamífero), longitudAletaDorsal (Delfín)
  • 7. Ontologías: componentes principales (A) • Usando marcos y Lógica de Primer Orden (2): – Relaciones (y funciones): • Representan: Correspondencias entre conceptos de ese dominio • Ejemplos: viveEn(Mamífero, Continente) – Axiomas formales y reglas: • Representan: – Enunciados que son siempre ciertos – Conocimiento que no puede ser definido formalmente por ninguno de los otros componentes • Ejemplos: – EsUn(Elefante, Proboscídeo); EsUn(Proboscídeo, Mamífero; – Proboscídeo.tieneTrompa = SÍ; Proboscídeo.viveEnMar = NO
  • 8. Ontologías: componentes principales (A) • Usando marcos y Lógica de Primer Orden (3): – Instancias (de conceptos y de relaciones): • Representan: Los elementos o individuos de la ontología y las relaciones particulares que hay entre ellos • Ejemplos: – Instancia (Flipper, Delfín); Instancia (Dumbo, Elefante) – Instancia(América, Continente) – viveEn (Flipper, América); sexo (Dumbo, MASCULINO);
  • 9. Ontologías: componentes principales (B) • Usando Lógica Descriptiva (1): – Conceptos (classes): • Representan: Clases de objetos (≡ las clases del paradigma basado en marcos) – Pueden ser primitivos (es decir, predefinidos): owl:Thing, owl:Object, etc. • Ejemplos: – Continente, Mamífero, Proboscídeo, Cetáceo, Elefante, Ballena Gris, Delfín – Propiedades (properties): • Representan: – Relaciones binarias entre conceptos (object properties) – Propiedades de los conceptos y/o de las instancias (data properties) – Información en lenguaje natural de la ontología (annotation properties) • Ejemplos: – viveEn(Mamífero, Continente) object property – viveEnMar (Mamífero, xsd:boolean) data property – sexo (Mamífero, {“MASCULINO”, “FEMENINO”}) data property
  • 10. Ontologías: componentes principales (B) • Usando Lógica Descriptiva (2): – Tipos de datos (datatypes): • Representan: Los conjuntos de valores que pueden adquirir los roles • Ejemplos: – xsd:boolean (true, false); xsd:nonNegativeInteger; xsd:Name; – rdf:text – {“MASCULINO”, “FEMENINO”} – Individuos (members/individuals): • Representan: Instancias de los conceptos (clases) y también los valores que adquieren sus roles (propiedades) • Ejemplos: – Member (Flipper, Delfín); Member (Dumbo, Elefante) – Member (América, Continente) – viveEn (Flipper, América); sexo (Dumbo, “MASCULINO”);
  • 11. El papel de las ontologías en la clase de inglés 1. Como diccionario y tesauro monolingüe inglés: – WordNet (http://wordnetweb.princeton.edu/perl/webwn) 2. Como diccionario y tesauro multilingüe: – EuroWordNet (http://www.illc.uva.nl/EuroWordNet/) • Versión en red (reducida) [inglés, español, francés, alemán, italiano, catalán]: http://ixa2.si.ehu.es/cgi-bin/mcr/public/wei.consult.perl – BabelNet (http://en.wikipedia.org/wiki/BabelNet; http://babelnet.org/) [inglés, español, italiano, catalán, francés, alemán] – MultiWordNet (http://multiwordnet.fbk.eu/english/faq.php; http://multiwordnet.fbk.eu/online/multiwordnet.php) [inglés, español, italiano, portugués, hebreo, rumano y latín] – Universal WordNet (http://www.mpi-inf.mpg.de/yago-naga/uwn/; http://www.mpi-inf.mpg.de/yago-naga/uwn/query.html) [más de 200 lenguas] 3. Como diccionario enciclopédico (indexado) multilingüe: – DBPedia ( http://wiki.dbpedia.org/About ) [en construcción]
  • 12. El papel de las ontologías en la clase de inglés: WordNet
  • 13. El papel de las ontologías en la clase de inglés: EuroWordNet
  • 14. El papel de las ontologías en la clase de inglés 4. Como gestores de glosarios y diccionarios personales monolingües de un dominio determinado: – Permiten realizar un mapa conceptual de un dominio concreto: ropa, comida, instalaciones, etc. – Es conveniente usar las propiedades de anotación (annotation properties) siguientes: • rdfs:label: Para detallar el término que designa el concepto representado en la ontología (en una lengua determinada). • rdfs:comment: Para dar una descripción detallada del concepto en lenguaje natural. • rdfs:seeAlso: Referencia a otro recurso (otro concepto, una página web, etc.) que puede proporcionar más información acerca de este concepto. • rdfs:isDefinedBy: Para incluir la definición en lenguaje natural del término y/o del concepto designado.
  • 15. El papel de las ontologías en la clase de inglés
  • 16. El papel de las ontologías en la clase de inglés 5. Como gestores de glosarios y diccionarios personales multilingües: – Para cada concepto, habrá que incluir tantas anotaciones como lenguas se contemplen, usando la propiedad rdfs:label, cada una con una lengua diferente.
  • 17. El papel de las ontologías en la clase de inglés 6. Como representaciones conceptuales de situaciones: – Se presenta una situación, mediante un texto, un archivo de audio o un vídeo. – Los alumnos, bien individualmente o en grupo, representan en una ontología los participantes, el contexto, los eventos, etc. de la situación presentada: • Puede pedirse que elaboren una ontología desde cero. • O bien: – Se proporciona a los alumnos una ontología con las clases y sus propiedades. – Los alumnos la completan con los individuos y las relaciones instanciadas propios de la situación que se les presenta. • Adicionalmente: – Los alumnos pueden intercambiarse las ontologías resultantes. – El receptor evalúa el trabajo del que lo elaboró. – Se presenta y/o discute el resultado de la evaluación.
  • 18. El papel de las ontologías en la clase de inglés 7. Como enciclopedias o glosarios lingüísticos (niveles de enseñanza avanzados) – ontologías lingüísticas: – GOLD (http://www.linguistics-ontology.org/; http://www.linguistics-ontology.org/gold/2010) – The Linguistic Linked Open Data Cloud (http://linguistics.okfn.org/resources/llod/) • Es una red de datos lingüísticos en continuo crecimiento – ISOCat (http://www.isocat.org/; https://catalog.clarin.eu/isocat/interface/index.html) • No es una ontología propiamente dicha – OntoTag / OntoLingAnnot • Se publicará próximamente en http://ilsa.fdi.ucm.es/apareja/OntoLingAnnot – OLiA (http://nachhalt.sfb632.uni-potsdam.de/owl/)
  • 19. Ontologías lingüísticas • McEnery, A. M. y Wilson, A. (2001) Corpus Linguistics: An introduction. Edinburgh:Edinburgh University Press. Nivel morfosintáctico Nivel sintáctico Nivel semántico Nivel discursivo OntoTag / OntoLingAnnot GOLD, OLiA, ISOCat WordNet / EuroWordNet OntoTag / OntoLingAnnot OntoTag / OntoLingAnnot GOLD, OLiA, ISOCat Niveles lingüísticos Nivel Pragmático OntoLingAnnot / OLiA OntoLingAnnot Ontologías lingüísticas
  • 23. Ontologías lingüísticas – OntoTag Morpho-Syntactic Unit Morphological Unit Linguistic Unit Semantic Unit Syntactic Unit Morphosyntactic UnitsSyntactic Units Semantic Units
  • 24. Ontologías lingüísticas – OntoLingAnnot (1) Discourse Unit Proposition DFU: Discourse Functional Unit Macroproposition (subclasses in the Pragmatic Level) Turn (subclassification forthcoming) DRU: Discourse Reference Unit General Proposition Instanced Proposition Ideational DFU Presentational DFU Cause-Result DFU General Condition DFU Comparative DFU Ideational Sequence DFU Circumstance DFU Elaborating DFU Hypertextual DFU Joint DFU Presentational Sequence DFU Logical DFU Conjunction DFU Disjunction DFU Antecedent Endophor Anaphor Cataphor
  • 25. Ontologías lingüísticas – OntoLingAnnot (2) Pragmatic Unit Macroproposition Pragmatic Functional Unit (PFU) Speech Act Trope Other Macroproposition Pragmateme Non-Conventional Pragmateme Conventional Pragmateme Pragmatic Attribute Macropropositional Attribute PFU Attribute Markedness Attribute Speech Act Attribute Common Macropropositional Attribute Typographic Markedness Attribute Other Pragmatic Attribute Pragmatic Co-Referential Attribute Common Markedness Attribute hasFaceValue isMitigatingDevice hasAddressingType isIndirectSpeech HasPerformativeType isExtractable hasPositionMarkedness hasFormatMarkedness hasSizeMarkedness hasStyleMarkedness hasColourMarkedness hasProximity hasRegisterMarkedness hasPolitenessMarkedness hasAbbreviationalMarkedness hasAppreciativeMarkedness hasPreferentialMarkedness PCU: Pragmatic Co-Referential Unit (Deictic Unit) LUOLAO
  • 26. Ontologías lingüísticas – OntoLingAnnot (3)
  • 27. Desarrollo (colaborativo) de ontologías: Protégé y WebProtégé • Protégé (http://protege.stanford.edu/): – Es una herramienta para la edición de ontologías gratuita y de código abierto. – Es la herramienta más utilizada, pero requiere instalación. • WebProtégé (http://webprotege.stanford.edu/): – Es la versión para trabajo en red de Protégé. – No requiere instalación: se ejecuta en cualquier navegador web (Firefox, Chrome, etc.). – Permite la edición colaborativa de ontologías.
  • 28. Desarrollo (colaborativo) de ontologías: WebProtégé
  • 29. Problemas asociados al uso de ontologías en la enseñanza del inglés • ¿En qué idioma se escriben las ontologías? – ¿Se pierden por ello sus capacidades “interlingües”? • ¿Cómo decidir qué se modela como un concepto, qué como una instancia, qué como un valor, etc.? • ¿Cómo se compara y/o evalúa una ontología generada por un alumno?
  • 30. ¡Manos a la obra! (http://webprotege.stanford.edu)