Deep learning approach for negation trigger and scope recognition

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Título: Deep learning approach for negation trigger and scope recognition
Título alternativo: Experimentación basada en deep learning para el reconocimiento del alcance y disparadores de la negación
Autor/es: Fabregat, Hermenegildo | Araujo Serna, Lourdes | Martínez Romo, Juan
Palabras clave: Negation scope | Negation triggers detection | Deep learning | Detección de negación | Disparadores de la negación
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: mar-2019
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: Procesamiento del Lenguaje Natural. 2019, 62: 37-44. doi:10.26342/2019-62-4
Resumen: The automatic detection of negation elements is an active area of study due to its high impact on several natural language processing tasks. This article presents a system based on deep learning and a non-language dependent architecture for the automatic detection of both, triggers and scopes of negation for English and Spanish. The presented system obtains for English comparable results with those obtained in recent works by more complex systems. For Spanish, the results obtained in the detection of negation triggers are remarkable. The results for the scope recognition are similar to those obtained for English. | La detección automática de los distintos elementos de la negación es un frecuente tema de estudio debido a su alto impacto en diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural. Este artículo presenta un sistema basado en deep learning y de arquitectura no dependiente del idioma para la detección automática tanto de disparadores como del alcance de la negación para inglés y español. El sistema presentado obtiene para ingles resultados comparables a los obtenidos en recientes trabajos por sistemas más complejos. Para español destacan los resultados obtenidos en la detección de claves de negación. Por último, los resultados para el reconocimiento del alcance de la negación, son similares a los obtenidos en inglés.
Patrocinador/es: This work has been partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation within the projects PROSAMED (TIN2016-77820-C3-2-R) and EXTRAE (IMIENS 2017).
URI: http://hdl.handle.net/10045/89931
ISSN: 1135-5948
DOI: 10.26342/2019-62-4
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.26342/2019-62-4
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 62 (2019)

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