Extracting drug-drug interaction from text using negation features

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Título: Extracting drug-drug interaction from text using negation features
Título alternativo: Estudio del efecto de la negación en la detección de interacciones entre fármacos
Autor/es: Bokharaeian, Behrouz | Díaz Esteban, Alberto | Ballesteros Martínez, Miguel
Palabras clave: Interacciones entre fármacos | Negación | Máquinas de vectores de soporte | Funciones kernel | Drug-Drug interaction | Negation | Support vector machines | Kernel-based methods
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: sep-2013
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: BOKHARAEIAN, Behrouz; DÍAZ, Alberto; BALLESTEROS, Miguel. “Extracting drug-drug interaction from text using negation features”. Procesamiento del Lenguaje Natural. N. 51 (2013). ISSN 1135-5948, pp. 49-56
Resumen: La extracción de relaciones entre entidades es una tarea muy importante dentro del procesamiento de textos biomédicos. Se han desarrollado muchos algoritmos para este propósito aunque sólo unos pocos han estudiado el tema de las interacciones entre fármacos. En este trabajo se ha estudiado el efecto de la negación para esta tarea. En primer lugar, se describe cómo se ha extendido el corpus DrugDDI con anotaciones sobre negaciones y, en segundo lugar, se muestran una serie de experimentos en los que se muestra que tener en cuenta el efecto de la negación puede mejorar la detección de interacciones entre fármacos cuando se combina con otros métodos de extracción de relaciones. | Extracting biomedical relations from text is an important task in BioMedical NLP. There are several systems developed for this purpose but the ones on Drug-Drug interactions are still a few. In this paper we want to show the effectiveness of negation features for this task. We firstly describe how we extended the DrugDDI corpus by annotating it with the scope of negation, and secondly we report a set of experiments in which we show that negation features provide benefits for the detection of drug-drug interactions in combination with some simple relation extraction methods.
URI: http://hdl.handle.net/10045/30587
ISSN: 1135-5948
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Revisión científica: si
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 51 (2013)

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