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MULTIMEDICA: Extracción de información multilingüe en Sanidad y su aplicación a documentación divulgativa y científica

Title (trans.)
MULTIMEDICA: Multilingual Information Extraction in Health domain and application to scientific and informative documents
Author
Martínez, Paloma; González-Cristóbal, José C.; Moreno Sandoval, Antoniountranslated
Entity
UAM. Departamento de Lingüística, Lenguas Modernas, Lógica y Fª de la Ciencia y Tª de la Literatura y Literatura Comparada
Publisher
Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Date
2011
Citation
Procesamiento del lenguaje natural 47 (2011): 347-348
 
 
 
ISSN
1135-5948 (print); 1989-7553 (online)
Editor's Version
http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/1003
Subjects
Extracción de información, tecnologías del lenguaje humano, recursos terminológicos.; Informática
URI
http://hdl.handle.net/10486/666769
Rights
© Procesamiento del Lenguaje Natural

Abstract

El proyecto tiene como objetivo la definición y desarrollo de técnicas de extracción y búsqueda de información a partir de textos en el dominio biomédico, en particular, en dos líneas especiales: en primer lugar, el tratamiento de documentación científica en inglés sobre farmacología y en segundo lugar, el procesamiento de textos divulgativos sobre salud en idiomas como español y árabe. Estas técnicas de extracción incluyen el reconocimiento de entidades propias del dominio, aplicación de patrones y aprendizaje automático a la extracción de relaciones semánticas de interés y la integración de recursos léxicos específicos de sanidad (UMLS, SNOMED, etc.) para la mejora de aplicaciones. Por otro lado, la información extraída debe organizarse para su utilización en las herramientas de búsqueda e integración de información.
 
The aim of this project is to define and develop information extraction and retrieval techniques based on texts from the medical domain. This will be carried out following two basic tasks: firstly, processing scientific documents in English about pharmacology, and secondly, processing informative texts about health topics in other languages such as Spanish and Arabic. These information extraction techniques include domain entities recognition, pattern recognition, machine learning for extracting semantic relations, and the integration of lexical resources which are specific within the public health system (UMLS, SNOMED, etc.) in order to improve applications. On the other hand, the information extracted from the processing task must be used to enrich the information retrieval tools.
 
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Name
multime_martinez_prlena_2011.pdf
Size
220.2Kb
Format
PDF

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Google™ Scholar:Martínez, Paloma - González-Cristóbal, José C. - Moreno Sandoval, Antonio

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  • Producción científica en acceso abierto de la UAM [16828]

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