Att identifiera säkrad information i biomedicinsk litteratur är en viktig deluppgift i informationsutdrag eftersom det skulle vara vilseledande att extrahera spekulativ information som faktainformation. I denna uppsats presenterar vi ett maskininlärningssystem som finner omfattningen av häckar i biomedicinska texter. Systemet bygger på ett liknande system som tar hänsyn till negationens omfattning. Vi visar att samma tillvägagångssätt kan tillämpas på både negation och säkring. För att undersöka robustheten i tillvägagångssättet testas systemet på de tre subcorpora av BioScope corpus som representerar olika texttyper.
REF presenterar ett system för maskininlärning baserat på ett tidigare system som används för att upptäcka negation.
Learning the Scope of Hedge Cues in Biomedical Texts
{'venue': 'Proceedings of the BioNLP 2009 Workshop', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}