Vicomtech-eko Hizketaren Teknologien eta Hizkuntza Naturalaren Prozesamenduaren Departamentuko ikertzaileek emaitzarik onenak lortu dituzte Tesalonikako (Grezia) CLEF 2023 konferentziako tailer batean
Elena Zotova, Aitor García Pablos doktorea, Montse Cuadros doktorea, Vicomtech-eko Hizketaren Teknologien eta Hizkuntza Naturalaren Prozesamenduaren Departamentuko ikertzaileek, Hitz Zentroko German Rigau doktorearekin batera, BioAsq tailerreko MedProcNER zereginean aintzatespena lortu dute, CLEF 2023 hitzaldiaren esparruan.
03.10.2023
Elena Zotova, Aitor García Pablos doktorea eta Montse Cuadros doktorea, Vicomtech-eko Mintzamenaren Teknologien eta Hizkuntza Naturalaren Prozesamenduaren Departamentuko ikertzaileak, BioAsq tailerreko MedProcNER zereginean emaitzarik onenak lortu dituzte, CLEF 2023ren esparruan, Tesalonikan (Grezia). CLEF 2023 CLEFen hamalaugarren konferentzia da, 2000. urtetik egiten ari diren CLEF kanpainen jarraipena. Kanpaina horiek informazioa eskuratzeko sistemen ebaluazio sistematikoa egiten laguntzen dute, batez ere partekatutako zereginetan esperimentatuz. Lana German Rigau doktorearen (Hitz Zentroa) laguntzarekin egin da ere.
Egileek "VICOMTECH en MedProcNER 2023: Transformers-based Sequence-labelling and Cross-encoding for Entity Detection and Normalisation in Spanish Clinical Texts" izeneko papera aurkeztu zuten, testu klinikoetan prozedura klinikoak automatikoki detektatzeko, normalizatzeko eta indexatzeko antolatzaileek aurkeztutako hiru zereginak ebazteko garatutako sistema deskribatzen duena. Lehenengo zereginean, testu-prozeduren detekzio automatikoan, Vicomtech-ek bigarren postua lortu zuen azken belaunaldiko teknologia aplikatuz, eta prozedurak normalizatzeko eta indexatzeko zereginetarako irabazle suertatu zen.
Errekonozimendu handi hori Vicomtech-eko Hizketaren Teknologien eta Hizkuntza Naturalaren Departamentuak egindako I+G+b lanaren kalitatearen adibide garbia da, gaur egun ikertuta dagoen eta egituratu gabeko testu klinikoetatik informazioa ateratzeko hain beharrezkoa den sailean.