Una famiglia di Architetture Cognitive-Reattive basate sull'elaborazione del linguaggio naturale, quali aiutanti nel prendere decisioni in ambito IoT, in assunzione di mondo chiuso o aperto.

Questa tesi indaga e propone differenti soluzioni nell'ambito delle architetture cognitive che sfruttano l'elaborazione del linguaggio naturale. Sebbene il numero delle esistenti architetture cognitive abbia raggiunto un significativo numero (diverse centinaia), molte di loro sono state finora principalmente usate quale strumento di ricerca, e nessuna è stata specificamente progettata per Internet of Things. D'altra parte, le compagnie odierne che producono assistenti vocali mirano più ad estenderne la diffusione anziché migliorarne le capacità di ragionamento, per via dell'incapacità di tali assistenti di combinare fatti con regole con lo scopo di produrre nuova conoscenza ed aiutare l'utente in compiti di decision-making. Tale motivazione ha condotto alla progettazione di Caspar, una nuova architettura per l'istanziamento di agenti cognitivi basati sul linguaggio naturale. Tali agenti non sono basati su clouds e non richiedono training semantico, in più sono capaci di deduzione su fatti e assiomi in logica del primo ordine derivati direttamente dal linguaggio naturale. Un caso di studio viene fornito per mostrare l'efficacia dell'approccio, nel caso di comandi diretti e routine, subordinati pure da meta-reasoning in un spazio concettuale, ed analizzando le espressioni con promettenti prestazioni real-time. La mancanza di Caspar di ottenere risultati in presenza di clausole non-unificanti e di gestire pure grandi basi di conoscenza, ha condotto successivamente alla progettazione di AD-Caspar, capace di abduzione quale pre-stadio alla deduzione e d'essere pure un interessante strumento per istanziare Telegram chatbot "pensanti". Infine, la possibilità di rendere Caspar adatto a scenari differeti in ipotesi di mondo-aperto, ha condotto alla progettazione di SW-Caspar, il quale è pure un valido strumento per il compito di acquisiree ontologie serializzate in OWL 2. Tali ontologie rispondono alle specifiche di LODO, un'ontologia fondazionale con lo scopo di riempire il gap tra il linguaggio naturale ed il ragionamento di stampo umano.

Grantor dc:publisher

Università degli studi di Catania

Year dc:date

2022

Author dc:creator

• LONGO, CARMELO FABIO

Contributors dc:contributor

• SANTORO, CORRADO

• Cognitive Architectures, Natural Language Processing, Internet of Things, First-Order Logic, Meta-Reasoning
• Architetture Cognitive, Elaborazione del Linguaggio Naturale, Internet delle Cose, Logica del Primo Ordine, Meta-Ragionamento

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• license:PUBBLICO - Pubblico con Copyright
• license uri:iris.PUB02

Language dc:language

ita

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/20.500.11769/581236

OAI identifier oai:identifier

oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/581236