Att hitta negationssignaler och deras räckvidd i text är en viktig deluppgift i informationsutdrag. I denna uppsats presenterar vi ett maskininlärningssystem som finner omfattningen av negation i biomedicinska texter. Systemet kombinerar flera klassificeringar och fungerar i två faser. För att undersöka robustheten i tillvägagångssättet testas systemet på de tre subcorpora av BioScope corpus som representerar olika texttyper. Det uppnår de bästa resultaten hittills för denna uppgift, med en felminskning på 32,07 % jämfört med nuvarande toppresultat.
Morante och Daelemans REF utvecklade en tvåfasstrategi för att upptäcka omfattningen av negation i biomedicinsk litteratur.
A Metalearning Approach to Processing the Scope of Negation
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}