För miljontals människor i mindre resurser regioner i världen, textmeddelanden (SMS) ger den enda regelbundna kontakten med sin läkare. Klassificera meddelanden med medicinska etiketter stöder snabba svar på nödsituationer, tidig identifiering av epidemier och daglig administration, men utmaningar inkluderar textkorthet, rik morfologi, fonologisk variation, och begränsad utbildningsdata. Vi presenterar ett nytt system som tar upp dessa, som arbetar med en klinik på Malawis landsbygd och texter på Chichewa-språket. Vi visar att modellering morfologisk och fonologisk variation leder till en betydande genomsnittlig ökning av F=0,206 och en felreduktion på upp till 63,8% för specifika etiketter, jämfört med ett baslinjesystem optimerat över ordsekvenser. Som jämförelse kan nämnas att det inte finns någon betydande vinst när man tillämpar samma system på de engelska översättningarna av samma texter/etiketter, vilket understryker behovet av underordsmodellering på många språk. Språkoberoende morfologiska modeller fungerar lika exakt som språkspecifika modeller, vilket tyder på en bred spridningspotential.
I det senaste arbetet med medicinska textmeddelanden i Chichewa-språket jämförde vi noggrannheten hos regelbaserad och oövervakad fonologisk normalisering och morfologisk segmentering när den appliceras på en klassificeringsuppgift över medicinska etiketter, vilket visar på betydande vinster från underordsmodeller REF.
Subword Variation in Text Message Classification
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}