Mental Health Records (MRS) innehåller fritextdokumentation om patienters självmord och självmord. I detta dokument tar vi upp problemet med att avgöra om grammatiska varianter (inflektionar) av ordet "självmord" bekräftas eller förnekas. För att uppnå detta, vi befolka och kommentera en datauppsättning med över 6.000 meningar som härrör från ett stort arkiv av MHRs. Den resulterande datauppsättningen har ett högt interAnnotatoravtal (0.93). Dessutom utvecklar och föreslår vi en negation detektionsmetod som utnyttjar syntaktiska funktioner i text 1. Med hjälp av parseträd bygger vi en uppsättning grundläggande regler som bygger på minsta möjliga domänkunskap och gör problemet till binär klassificering (bekräftat vs. negated). Eftersom det övergripande målet är att identifiera patienter som förväntas löpa hög risk för självmord, fokuserar vi på utvärderingen av positiva (bekräftade) fall som bestäms av vår klassificeringsgrundare. Vår negation detektion approach ger ett recall (känslighet) värde på 94,6% för de positiva fallen och ett övergripande noggrannhetsvärde på 91,9%. Vi anser att vårt tillvägagångssätt kan integreras med andra kliniska verktyg för behandling av naturligt språk för att ytterligare förbättra förmågan att ta fram information.
REF fungerar på en filtrerad delmängd av psykiska hälsojournaler för att avgöra om ett omnämnande av självmord bekräftas eller inte.
Don't Let Notes Be Misunderstood: A Negation Detection Method for Assessing Risk of Suicide in Mental Health Records
{'venue': 'CLPsych@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}