A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Extracting Semantic Frames from Thai Medical-Symptom Unstructured Text with Unknown Target-Phrase Boundaries Extraindo quadros semânticos de texto não estruturado de sintomas médicos tailandeses com limites de frase-alvo desconhecidos

Peerasak INTARAPAIBOON, Ekawit NANTAJEEWARAWAT, Thanaruk THEERAMUNKONG

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Resumo:

Devido às limitações das ferramentas de processamento de linguagem para a língua tailandesa, a extração de informações baseada em padrões de documentos tailandeses requer técnicas suplementares. Com base na aplicação de regras de janela deslizante e filtragem de extração, apresentamos uma estrutura para extrair informações semânticas de frases de sintomas médicos com limites desconhecidos em entradas de informações de texto não estruturado em tailandês. Um algoritmo de aprendizado de regras supervisionado é empregado para construção automática de regras de extração de informações a partir de frases de sintomas de treinamento marcadas manualmente. Dois componentes de filtragem são introduzidos: um usa um modelo de classificação para prever a aplicação de regras através de um limite de frase de sintoma com base em recursos de instanciação de curingas internos de regras, o outro usa confiança de classificação ponderada para resolver conflitos decorrentes de extrações sobrepostas. Em nosso estudo experimental, concentramos nossa atenção em dois tipos básicos de descrições frasais de sintomas: um está relacionado com características anormais de algumas entidades observáveis ​​e o outro com locais do corpo humano onde os sintomas primitivos aparecem. Os resultados experimentais mostram que os componentes de filtragem melhoram a precisão enquanto preservam a recuperação de forma satisfatória.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E94-D No.3 pp.465-478
Data de publicação
2011/03/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E94.D.465
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Knowledge Discovery, Data Mining and Creativity Support System)
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Palavra-chave