Resumen: La capacidad de control de los modelos de lenguaje grande (LLM) cuando se usa como agentes de conversación es un desafío clave, particularmente para garantizar respuestas predecibles y personalizadas por el usuario. Este trabajo propone un enfoque basado en la ontología para definir formalmente las características de conversación que típicamente son de naturaleza cualitativa. Al aprovechar un conjunto de descriptores lingüísticos, derivamos definiciones cuantitativas para conceptos definidos cualitativamente, lo que permite su integración en una ontología para la verificación de razonamiento y consistencia. Aplicamos este marco a la tarea del control de nivel de competencia en las conversaciones, utilizando los niveles de dominio del lenguaje de CEFR como un estudio de caso. Estas definiciones se formalizan en la lógica de descripción e incorporadas en una ontología, que guía la generación de texto controlado de un LLM a través del ajuste fino. Los resultados experimentales demuestran que nuestro enfoque proporciona definiciones consistentes y explicables de nivel de competencia, mejorando la transparencia en la IA conversacional.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 7 de septiembre de 2025.
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