Desarrollo de un diccionario electrónico para la detección automática de candidatos a término del dominio médico : Una aplicación con Smorph y MPS

El presente trabajo, enmarcado en el proyecto FONDECYT 11130469, describe la metodología de la elaboración de un diccionario médico electrónico, con el propósito de ser implementado en tareas de extracción automática. Se compilaron los lemas incluidos en Diccionario Mosby y Terminología Médica que s...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Koza, Walter, Mánquez Contreras, María José, Muñoz Araya, Mirian
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2015
Materias:
Ciencias Informáticas
Diccionarios Médicos
extracción automática
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52449
http://44jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/cais1-11.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El presente trabajo, enmarcado en el proyecto FONDECYT 11130469, describe la metodología de la elaboración de un diccionario médico electrónico, con el propósito de ser implementado en tareas de extracción automática. Se compilaron los lemas incluidos en Diccionario Mosby y Terminología Médica que se correspondían con las estructuras (i) nombre; (ii) nombre – adjetivo, y (iii) nombre – preposición de – nombre. Cada nombre y adjetivo fue cargado de manera separada y se le asignó a cada uno un modelo correspondiente con sus rasgos morfológicos. Posteriormente, se establecieron reglas de reagrupamiento a fin de conformar las estructuras (ii) y (iii). Para la implantación en máquina, se recurrió a los software Smorph y Módulo Post Smorph. Smorph permite analizar morfológicamente la cadena de caracteres, dando como salida la asignación categorial y morfológica correspondiente a cada ocurrencia de acuerdo con los rasgos declarados. MPS, por su parte, toma como input el output de Smorph y, a partir de reglas de recomposición, descomposición y correspondencia declaradas por el usuario, analiza la cadena de lemas resultante del análisis morfológico.
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Mánquez Contreras, María José
Muñoz Araya, Mirian
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