Vi undersöker den roll negation och spekulation identifiering spelar i den multi-märkta dokument-nivå klassificering av medicinska rapporter för sjukdomar. Vi identifierar polariteten hos påståenden om substantivfraser som refererar till sjukdomar i de medicinska rapporterna. Vi experimenterar med två maskininlärningsklasser: en baserad på Lucene och den andra baserad på BoosTexter. Vi finner att prestandan hos dessa system på dokumentnivå klassificering av medicinska rapporter för sjukdomar misslyckas att visa förbättring när deras insats förstärks av polariteten av påståenden som görs på substantiv fraser. Vi drar slutsatsen att på grund av arten av våra maskininlärning klassificeringar, information om polariteten i fras-nivå påståenden inte förbättrar prestandan på våra data i en multimärkning dokument-nivå klassificering uppgift.
Nyligen genomförda forskningsarbete har visat att information om polaritet av frasnivå påståenden inte förbättrar prestanda i en dokumentnivå klassificering uppgift REF.
Does negation really matter?
{'venue': 'Proceedings of the Workshop on Negation and Speculation in Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}