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.
Den metod för att lösa tillämpningsområdet för de säkringar som vi lägger fram i detta dokument liknar den metod som används i REF, eftersom uppgiften är modellerad på samma sätt.
Learning the Scope of Hedge Cues in Biomedical Texts
{'venue': 'Proceedings of the BioNLP 2009 Workshop', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}