Using Snomed to recognize and index chemical and drug mentions

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En este trabajo describimos un nuevo sistema de extracción de entidades con nombre. Nuestro trabajo propone un sistema para la identificación y anotación de nombres de fármacos en textos biomédicos en español basado
en modelos de machine learning y deep learning. Posteriormente, se asigna un código estandarizado mediante Snomed se asigna a estos fármacos, para ello se han utilizado herramientas y técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural y se ha construido un diccionario de diferentes fuentes de información ha sido construido. Los resultados son prometedores, se obtiene un 78% en
puntuación F1 en la primera subpista y en la segunda tarea mapeamos con Snomed correctamente el 72% de las entidades encontradas.

Cita bibliográfica: Proceedings of the 5th Workshop on BioNLP Open Shared Tasks, pages 115–120

Autores: López Úbeda, Pilar | Díaz Galiano, Manuel Carlos | Martín Valdivia, María Teresa | Ureña López, L. Alfonso

Enlace a publicación: https://www.aclweb.org/anthology/D19-5718.pdf