Detección de negaciones en informes radiológicos escritos en español

En el procesamiento de textos biomédicos se ha reconocido la importancia de identificar negaciones y su alcance, pues estas determinan si se informa de la presencia o ausencia de una condición clínica o finding. Chapman et al. [5] desarrollaron el algoritmo NegEx basado en expresione...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Stricker, Vanesa
Otros Autores: Cotik, Viviana Erica
Formato: Tesis de grado publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2016
Materias:
NLP
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000677_Stricker
https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000677_Stricker_oai
Aporte de:
id I28-R145-seminario_nCOM000677_Stricker_oai
record_format dspace
spelling I28-R145-seminario_nCOM000677_Stricker_oai2025-08-20 Cotik, Viviana Erica Stricker, Vanesa 2016 En el procesamiento de textos biomédicos se ha reconocido la importancia de identificar negaciones y su alcance, pues estas determinan si se informa de la presencia o ausencia de una condición clínica o finding. Chapman et al. [5] desarrollaron el algoritmo NegEx basado en expresiones regulares para determinar si una condición clínica o finding está negada en textos médicos escritos en inglés. NegEx fue adaptado a otros idiomas. También se han desarrollado métodos basados en aprendizaje automático y técnicas que usan información sintáctica y semántica. En este trabajo se presentan tres enfoques para detectar en informes radiológicos escritos en español si un finding está negado: se realiza una adaptación de NegEx para español con dos versiones (una adecuada para el ámbito radiológico, la otra adecuada para otros dominios) y se desarrollan dos métodos sintácticos. Uno utiliza el Part-of-Speech tag de las palabras para detectar las negaciones y se construyen reglas que determinen si el finding está alcanzado por la negación o no en base a sus posiciones dentro de una oración. El otro consiste en aplicar shallow parsing a las oraciones de los informes y utilizar la información obtenida para decidir si las oraciones mencionan findings negados o no. La adaptación de NegEx, el enfoque más simple, obtiene los mejores resultados. The identification of negations and their scope has been recognized as important in the processing of biomedical texts, since these determine whether the presence or absence of a clinical condition or finding is reported. Chapman et al. [5] have developed NegEx, an algorithm based on regular expressions in order to determine when a clinical condition or finding mentioned in clinical texts written in English is negated. NegEx has been adapted to other languages. Also machine learning techniques and methods based on syntactic and semantic information have been developed. In this work three approaches are presented in order to detect negations of finding in radiological reports written in Spanish: an adaptation of NegEx to Spanish is performed with two versions (one adequate for the radiological field, the other is suitable for other domains) and two syntactic methods are developed. One of them uses the Part-of-Speech tag of the words to detect negations, and rules are developed in order to determine whether the finding is under the scope of the negation, based on their positions within a sentence. The other consists in applying shallow parsing to the report sentences and use the information obtained to decide whether the sentences mention negated findings. NegEx adaptation, the simplest approach, obtains the best results. Fil: Stricker, Vanesa. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. application/pdf https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000677_Stricker spa Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar DETECCION DE NEGACIONES INFORMES RADIOLOGICOS ESPAÑOL NEGATION DETECTION RADIOLOGY REPORTS NEGEX SPANISH NLP POS TAGGING SHALLOW PARSING Detección de negaciones en informes radiológicos escritos en español info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000677_Stricker_oai
institution Universidad de Buenos Aires
institution_str I-28
repository_str R-145
collection Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA)
language Español
orig_language_str_mv spa
topic DETECCION DE NEGACIONES
INFORMES RADIOLOGICOS
ESPAÑOL
NEGATION DETECTION
RADIOLOGY REPORTS
NEGEX
SPANISH
NLP
POS TAGGING
SHALLOW PARSING
spellingShingle DETECCION DE NEGACIONES
INFORMES RADIOLOGICOS
ESPAÑOL
NEGATION DETECTION
RADIOLOGY REPORTS
NEGEX
SPANISH
NLP
POS TAGGING
SHALLOW PARSING
Stricker, Vanesa
Detección de negaciones en informes radiológicos escritos en español
topic_facet DETECCION DE NEGACIONES
INFORMES RADIOLOGICOS
ESPAÑOL
NEGATION DETECTION
RADIOLOGY REPORTS
NEGEX
SPANISH
NLP
POS TAGGING
SHALLOW PARSING
description En el procesamiento de textos biomédicos se ha reconocido la importancia de identificar negaciones y su alcance, pues estas determinan si se informa de la presencia o ausencia de una condición clínica o finding. Chapman et al. [5] desarrollaron el algoritmo NegEx basado en expresiones regulares para determinar si una condición clínica o finding está negada en textos médicos escritos en inglés. NegEx fue adaptado a otros idiomas. También se han desarrollado métodos basados en aprendizaje automático y técnicas que usan información sintáctica y semántica. En este trabajo se presentan tres enfoques para detectar en informes radiológicos escritos en español si un finding está negado: se realiza una adaptación de NegEx para español con dos versiones (una adecuada para el ámbito radiológico, la otra adecuada para otros dominios) y se desarrollan dos métodos sintácticos. Uno utiliza el Part-of-Speech tag de las palabras para detectar las negaciones y se construyen reglas que determinen si el finding está alcanzado por la negación o no en base a sus posiciones dentro de una oración. El otro consiste en aplicar shallow parsing a las oraciones de los informes y utilizar la información obtenida para decidir si las oraciones mencionan findings negados o no. La adaptación de NegEx, el enfoque más simple, obtiene los mejores resultados.
author2 Cotik, Viviana Erica
author_facet Cotik, Viviana Erica
Stricker, Vanesa
format Tesis de grado
Tesis de grado
publishedVersion
author Stricker, Vanesa
author_sort Stricker, Vanesa
title Detección de negaciones en informes radiológicos escritos en español
title_short Detección de negaciones en informes radiológicos escritos en español
title_full Detección de negaciones en informes radiológicos escritos en español
title_fullStr Detección de negaciones en informes radiológicos escritos en español
title_full_unstemmed Detección de negaciones en informes radiológicos escritos en español
title_sort detección de negaciones en informes radiológicos escritos en español
publisher Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
publishDate 2016
url https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000677_Stricker
https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000677_Stricker_oai
work_keys_str_mv AT strickervanesa detecciondenegacioneseninformesradiologicosescritosenespanol
_version_ 1843126920212905984