I detta dokument beskriver vi vår strategi för CoNLL-2010:s gemensamma uppgift att upptäcka spekulativt språk i biomedicinsk text. Vi behandlar upptäckten av meningar som innehåller osäker information (Task1) som en symbolisk klassificeringsuppgift eftersom förekomsten eller avsaknaden av signaler bestämmer meningsetiketten. Vi särskiljer ord som har spekulativ och icke-spekulativ betydelse genom att använda syntaktiska funktioner som en proxy för deras semantiska innehåll. För att identifiera omfattningen av varje kö (Task2), lär vi oss en klassificering som förutser om varje tecken på en mening tillhör omfattningen av en given kö. Egenskaperna i klassificeringen är baserade på syntaktisk beroendeväg mellan kö och token. I båda uppgifterna använder vi en Bayesian logistisk regressionsklassificerare som innehåller en sparsam Laplace tidigare. Totalt sett är resultatet 85,21% F-poäng och 44,11% F-poäng i Task1 respektive Task2.
REF utvecklade också en klassificering för att upptäcka informationssäkerhet i biomedicinsk text med hjälp av syntaktiska beroenden och logistisk regression.
Detecting Speculative Language Using Syntactic Dependencies and Logistic Regression
{'venue': 'Proceedings of the Fourteenth Conference on Computational Natural Language Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}