Applikationer som använder automatiskt indexerade kliniska tillstånd måste ta hänsyn till kontextuella egenskaper som om ett tillstånd är negaterat, historiskt eller hypotetiskt, eller upplevt av någon annan än patienten. Vi utvecklade och utvärderade en algoritm som kallas ConText, en förlängning av NegEx negation algoritm, som bygger på trigger villkor, pseudo-trigger villkor, och terminerings villkor för att identifiera värden av tre kontextuella funktioner. Trots sin enkelhet, ConText presterade bra på att identifiera negation och hypotetisk status. ConText utfördes måttligt för att identifiera om ett tillstånd upplevdes av någon annan än patienten och om tillståndet inträffade historiskt.
2007 utvecklade författarna en algoritm som kallas ConText REF, en förlängning av NegEx negation algoritm, som identifierar värden av tre kontextuella funktioner (negaterade, historiska eller hypotetiska och erfarna).
ConText: An Algorithm for Identifying Contextual Features from Clinical Text
{'venue': 'Biological, translational, and clinical language processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}