論文の概要: A Case Study on Pros and Cons of Regular Expression Detection and Dependency Parsing for Negation Extraction from German Medical Documents. Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09702v1
• Date: Thu, 20 May 2021 12:21:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-21 13:38:47.769422
• Title: A Case Study on Pros and Cons of Regular Expression Detection and Dependency Parsing for Negation Extraction from German Medical Documents. Technical Report
• Title（参考訳）: ドイツ医学文献からの否定抽出のための正規表現検出と依存解析の意義と問題点に関する事例研究 技術報告
• Authors: Hans-J\"urgen Profitlich and Daniel Sonntag
• Abstract要約: ドイツ語で書かれた医学文書における情報抽出に関する研究について述べる。 我々は,大量のトリガをベースラインとして,NegEx正規表現アルゴリズムのバージョンを用いる。 同様の結果を得るのに、はるかに小さなトリガーセットが十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2869267883760287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We describe our work on information extraction in medical documents written in German, especially detecting negations using an architecture based on the UIMA pipeline. Based on our previous work on software modules to cover medical concepts like diagnoses, examinations, etc. we employ a version of the NegEx regular expression algorithm with a large set of triggers as a baseline. We show how a significantly smaller trigger set is sufficient to achieve similar results, in order to reduce adaptation times to new text types. We elaborate on the question whether dependency parsing (based on the Stanford CoreNLP model) is a good alternative and describe the potentials and shortcomings of both approaches.
• Abstract（参考訳）: ドイツ語で書かれた医療文書における情報抽出,特にUIMAパイプラインに基づくアーキテクチャを用いた否定の検出について述べる。 診断や検査などの医学的概念をカバーするソフトウェアモジュールに関するこれまでの作業に基づいています。 我々は,大量のトリガをベースラインとして,NegEx正規表現アルゴリズムのバージョンを用いる。 そこで本研究では,新しいテキストタイプへの適応時間を短縮するために,同様の結果を得るためにトリガーセットが大幅に小さくなることを示す。 依存関係解析(Stanford CoreNLPモデルに基づく)が優れた代替手段であるかどうか、両アプローチの可能性と欠点について詳しく説明する。

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