Grammatical error correction for Spanish health records
This paper describes the first approach to Grammatical Error Correction for Spanish health records. We present a series of experiments using neural networks and data augmentation, achieving 70.89 F0.5 score. Resources designed for this task are introduced, namely the IMEC corpus of corrected health...
| Autores: | , , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/344914 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/344914 https://dx.doi.org/10.26342/2021-66-10 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Natural language processing (Computer science) Medical personnel Health records Grammatical Error Correction Spanish Tractament del llenguatge natural (Informàtica) Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Llenguatge natural |
| Sumario: | This paper describes the first approach to Grammatical Error Correction for Spanish health records. We present a series of experiments using neural networks and data augmentation, achieving 70.89 F0.5 score. Resources designed for this task are introduced, namely the IMEC corpus of corrected health records and the TMAE corpus of clinical texts augmented with errors. | Este artículo presenta el primer trabajo sobre la corrección gramatical de textos clínicos en español. En este trabajo, presentamos un conjunto de experimentos basados en redes neuronales y aumentación de datos, en los cuales conseguimos una puntuación de 70,89 F0,5. Además, se presentan dos corpus creados para esta tarea: el corpus IMEC, un corpus médico corregido manualmente, y el corpus TMAE, un corpus de textos clínicos aumentado con errores. |
|---|