The eHealth Knowledge Discovery Challenge, organizado en IberLEF 2019, propone una tarea de evaluación para la identificación automática de frases clave y las relaciones semánticas entre ellas en documentos relacionados con la salud en español. Este documento describe el diseño del desafío, las métricas de evaluación, los participantes y los resultados principales. Se analizan los enfoques más prometedores y se destacan y discuten los desafíos importantes. El análisis de los sistemas participantes muestra una tendencia general de arquitecturas de aprendizaje profundo basadas en secuencias junto con representaciones de lenguaje no supervisadas específicas de dominio o independientes de dominio. Los enfoques exitosos sugieren que modelar el problema como una tarea de aprendizaje de extremo a extremo en lugar de separarlo en dos subtareas mejora el rendimiento. Se reconocieron líneas interesantes para el desarrollo futuro, como la opción de aumentar el tamaño del corpus con enfoques semiautomatizados y diseñar métricas de evaluación más robustas.
Cita Bibliográfica: IberLEF
Autores: Piad-Morffis, Alejandro | Gutiérrez, Yoan | Consuegra-Ayala, Juan Pablo | Estevez-Velarde, Suilan | Almeida-Cruz, Yudivián | Rafael Muñoz, Andrés Montoyo
URL: http://ceur-ws.org/Vol-2421/eHealth-KD_overview.pdf
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