A Hybrid Approach For Automatic Disability Annotation

DIANN izeneko atazaren helburua biomedikuntzako ikerketako testuetan ezintasunak automatikoki detektatzean datza (adibidez, "ikusmenaren galera", "dementzia" etab.). Ezintasun hauek ezeztatuta egon daitezke ("dementziarik gabeko gaixoetan...") eta bai ezeztatutako baita ezeztatu gabeko ezintasunak, ingelesezko eta gaztelerazko Elsevier-eko 500 artikulu-laburpenetan detektatu behar dira. Ixa taldeak ataza honetan sistemarik hoberena aurkeztu du Ibereval 2018an. Horretarako sistema hibrido bat aurkeztu du zeinetan, Bi-LSTM sare neuronal bat erabiltzen den ezintasunak detektatzeko, erregeletan oinarritutako sistema bana ezeztapen trigerrak eta laburtzapenak identifikatzeko eta beste sare-neuronal bat ezeztapenaren irismena (zer ezeztatzen duen) detektatzeko. Sistemak ingeleserako eta gaztelerarako f-neurri hoberena lortu du, 0.821 ingeleserako eta 0.786 gaztelerarako.
Egileak: 
Iakes Goenaga, Aitziber Atutxa, Koldo Gojenola, Arantza Casillas, Arantza Díaz de Ilarraza, Nerea Ezeiza, Maite Oronoz, Alicia Pérez, Olatz Perez de Viñaspre
Fitxategi publikoak: 
Urtea: 
2018
Artikuluaren erreferentzia: 
Proceedings of the Third Workshop on Evaluation of Human Language Technologies for Iberian Languages (IberEval 2018). ISSN 1613-073. Vol-2150. Pages 31-36.
ISBN edo ISSN (aldizkari, kongresu, liburu edo liburu atalak): 
ISSN 1613-0073

Argitalpen mota fina (argitalpen_sailkapen_ohia):