Analysis of eHealth knowledge discovery systems in the TASS 2018 Workshop

• Autores: Alejandro Piad Morffis, Yoan Gutiérrez Vázquez , Suilan Estévez Velarde, Yudivián Almeida Cruz , Andrés Montoyo Guijarro , Rafael Muñoz Guillena
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 62, 2019, págs. 13-20
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Análisis de Sistemas de Descubrimiento de Conocimiento en Documentos de Salud en el Taller TASS 2018
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  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Este artículo presenta un análisis de la Tarea 3 eHealth-KD in el Taller TASS 2018. La tarea consistió en la extracción de conceptos, acciones, y sus correspondientes relaciones semánticas a partir de documentos sobre temas de salud en idioma español. Los documentos fueron manualmente anotados con un esquema basado en tripletas (Sujeto, Acción, Objeto) y un conjunto adicional de relaciones semánticas. Varios investigadores presentaron sistemas computacionales para la tarea, obteniendo resultados relevantes en las diferentes subtareas definidas. Los enfoques presentados por cada equipo son analizados en este artículo, subrayando las líneas de investigación futura más prometedoras. Además, se presenta un análisis profundo de los resultados, enfocado en las características de cada subtarea. El análisis general de la tarea eHealth-KD indica que las tareas de descubrimiento de conocimiento en idioma español para dominios específicos es un área fructífera de investigación. El progreso en este campo podría beneficiarse considerablemente de la fusión de técnicas de aprendizaje automático -especialmente aprendizaje profundo- con enfoques basados en conocimiento.

  • English

    This paper presents an analysis of Task 3 eHealth-KD challenge in the TASS 2018Workshop. The challenge consisted of the extraction of concepts, actions, and their corresponding semantic relations from health-related documents written in the Spanish language. The documents were manually annotated with a schema based on triples (Subject, Action, Target) and an additional set of semantic relations. Several research teams presented computational systems, obtaining relevant results in different subtasks. In this paper, the approaches performed by each team are analyzed and the most promising lines for future development are highlighted and discussed. Moreover, an in-depth analysis of the results is presented focusing on the main characteristics of each subtask. The overall eHealth-KD analysis has indicated that the Knowledge Discovery (KD) task, specifically focused on concrete domains and languages, represents a rich area for further research. In addition, this study considers that the fusion of machine learning {especially deep learning techniques{ and knowledge-based approaches will benefit the KD task.

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