Vi undersöker automatisk klassificering av spekulativt språk ("hedging") i biomedicinsk text med svagt övervakad maskininlärning. Våra bidrag inkluderar en exakt beskrivning av uppgiften med noteringsriktlinjer, analys och diskussion, en probabilistisk svagt övervakad inlärningsmodell och experimentell utvärdering av de metoder som presenteras. Vi visar att säkringsklassificering är möjlig med hjälp av svagt övervakad ML, och pekar mot vägar för framtida forskning.
Medlock och Briscoe REF utökar detta arbete och diskuterar de särskilda egenskaperna hos säkringsklassificering som en svagt övervakad maskininlärning och presenterar en probabilistisk inlärningsmodell.
Weakly Supervised Learning for Hedge Classification in Scientific Literature
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}