Experimentación basada en deep learning para el reconocimiento del alcance y disparadores de la negación
La detección automática de los distintos elementos de la negación es un frecuente tema de estudio debido a su alto impacto en diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural. Este articulo presenta un sistema basado en deep learning y de arquitectura no dependiente del idioma para la detección...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Nacional de Educación a Distancia |
| Repositorio: | e-spacio. Repositorio Institucional de la UNED |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:e-spacio.uned.es:20.500.14468/22408 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14468/22408 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | negation scope negation triggers detection deep learning detección de negación disparadores de la negación |
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Experimentación basada en deep learning para el reconocimiento del alcance y disparadores de la negaciónDeep learning approach for negation trigger and scope recognitionFabregat Marcos, HermenegildoAraujo Serna, M. LourdesMartínez Romo, Juannegation scopenegation triggers detectiondeep learningdetección de negacióndisparadores de la negaciónLa detección automática de los distintos elementos de la negación es un frecuente tema de estudio debido a su alto impacto en diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural. Este articulo presenta un sistema basado en deep learning y de arquitectura no dependiente del idioma para la detección automática tanto de disparadores como del alcance de la negación para inglés y español. El sistema presentado obtiene para ingles resultados comparables a los obtenidos en recientes trabajos por sistemas más complejos. Para español destacan los resultados obtenidos en la detección de claves de negación. Por último, los resultados para el reconocimiento del alcance de la negación, son similares a los obtenidos en inglés.The automatic detection of negation elements is an active area of study due to its high impact on several natural language processing tasks. This article presents a system based on deep learning and a non-language dependent architecture for the automatic detection of both, triggers and scopes of negation for English and Spanish. The presented system obtains for English comparable results with those obtained in recent works by more complex systems. For Spanish, the results obtained in the detection of negation triggers are remarkable. The results for the scope recognition are similar to those obtained for English.Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Naturale-Spacio UNED20242024-06-1120192019-01-0120192019-01-01journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.14468/22408reponame:e-spacio. Repositorio Institucional de la UNEDinstname:Universidad Nacional de Educación a DistanciaInglésengopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esoai:e-spacio.uned.es:20.500.14468/224082026-06-06T12:38:31Z |
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