[ca] Seguint una concepció clàssica de la Intel•ligència Artificial (aquella que es posava com horitzó una definició dels mecanismes cognitius i la seva implementació en computadors), aquesta tesi s'endinsa en el problema de l'organització del coneixement. En especial, es posa atenció a la memòria semàntica i el coneixement lingüístic, intentant esbrinar de quina forma emergeixen les relacions semàntiques entre paraules. Per assolir aquests objectius es recorre a tres fonts principals: la utilització de dades empíriques provinents de la psicolingüística i la neuropsicologia; l'ús de la metodologia de sistemes complexes (física estadística) per la construcció de models i simulació de dinàmiques; i finalment l'aprofitament de les tecnologies al nostre abast tant per l'obtenció de noves dades (Internet) com una capacitat d'emmagatzemament suficient i velocitat de processament per al tractament de dades massives. D'aquest punt de vista arrelat en la Ciència Cognitiva en poden sorgir aplicacions fortament vinculades a problemes vigents en l'àmbit de Ciències de la Computació, com són l'extracció d'informació no supervisada, l'enriquiment de bases de dades i recursos lingüístics electrònics (Wikipedia, WordNet, etc.) i la millora de sistemes de consulta (query-based systems). Al Capítol 2 s'estableixen les bases metodològiques que han servit per construir la resta del treball. El Capítol 3 es dedica a aclarir (i) quina mena de dades s'han emprat (i s'empren) en l'estudi a gran escala del llenguatge i els fenòmens cognitius que l'envolten; i (ii) es revisen els treballs més destacables que s'han fet fins al moment actual al voltant del llenguatge i la cognició. Al Capítol 4 s'introdueix el Random Inheritance Model, que representa un intent per comprendre com emergeixen la similit

[en] Following a classical conception of Artificial Intelligence (one that aims a definition of cognitive mechanisms and their implementation in computers), this thesis explores the problem of knowledge organization. In particular, it draws attention to the linguistic and semantic memory, trying to find out how semantic relations emerge between words. To achieve these objectives, we rely on three main sources: use of empirical data from psycholinguistics and neuropsychology; the use of complex systems (statistical physics) methodology to build and simulate dynamic models; and finally the utilization of technologies at our disposal both for obtaining new data (Internet) as well as sufficient storage capacity and processing speed for massive data manipulation. From this point of view, rooted in Cognitive Science, many applications may arise, some of them strongly linked to current problems in the field of Computer Science, such as unsupervised information extraction, enrichment of databases and language electronic resources (Wikipedia, WordNet, etc.). and improve consultation systems (query-based systems). In Chapter 2 the methodologies that have helped build the rest of the work are established. Chapter 3 is devoted to clarify (i) the kind of data that have been used in the large-scale study of language and cognitive phenomena around it, and (ii) review some of the major contributions to the date about language and cognition. In Chapter 4 the Random Inheritance Model is introduced, which represents an attempt to understand how does semantic similarity between words and semantic categories emerge. Results are compared with empirical data obtained from responses with human subjects. In Chapter 5 we present a model of semantic degradation which emulates neurodegenerative