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 documentsEntity
UAM. Departamento de Lingüística, Lenguas Modernas, Lógica y Fª de la Ciencia y Tª de la Literatura y Literatura ComparadaPublisher
Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje NaturalDate
2011Citation
Procesamiento del lenguaje natural 47 (2011): 347-348ISSN
1135-5948 (print); 1989-7553 (online)Editor's Version
http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/1003Subjects
Extracción de información, tecnologías del lenguaje humano, recursos terminológicos.; InformáticaRights
© Procesamiento del Lenguaje NaturalAbstract
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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Google Scholar:Martínez, Paloma
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González-Cristóbal, José C.
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Moreno Sandoval, Antonio
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Verdejo Maillo, María Felisa; Martínez Unanue, Raquel; Cigarrán Recuero, Juan Manuel; Cigarrán Recuero, Víctor; García Serrano, Ana; Martínez Fernández, Paloma; Pardo Muñoz, José Manuel; Martínez, A.; Castells Azpilicueta, Pablo; Moreno Sandoval, Antonio
; Toledano, Doroteo T.; Cantador Gutiérrez, Iván
; Vallet Weadon, David Jordi; Duarte Muñoz, Abraham; Buenaga Rodríguez, Manuel de
2012-09