Negation detektion är en viktig komponent i kliniska information extraktionssystem, eftersom hälsojournal text innehåller resonemang där läkaren utesluter olika diagnoser genom att förneka dem. Många system för negationsdetektering bygger på negationssignaler (t.ex. Inte), men endast ett fåtal studier har undersökt om meningarnas syntaktiska struktur kan användas för att bestämma omfattningen av dessa signaler. Vi har i detta dokument jämfört tre olika system för negation detektion i svensk klinisk text (NegEx, PyConTextNLP och SynNeg), som har olika metoder för att bestämma omfattningen av negation. NegEx använder avståndet mellan kuren och sjukdomen, PyConTextNLP bygger på en lista över samband som begränsar omfattningen av en kö, och i SynNeg gränserna för mening enheter, som tillhandahålls av en syntaktisk parser, begränsa omfattningen av köer. De tre systemen gav liknande resultat och upptäckte negation med en F-poäng på cirka 80%, men att använda en tolk hade fördelar vid hantering av längre, komplexa meningar eller korta meningar med motstridiga påståenden.
Den fungerar på grundval av en förteckning över samband för att begränsa tillämpningsområdet för de olika riktlinjerna REF.
Negation Scope Delimitation in Clinical Text Using Three Approaches: NegEx; PyConTextNLP and SynNeg
{'venue': 'NODALIDA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}