LABDA at TASS-2018 Task 3: Convolutional Neural Networks for Relation Classification in Spanish eHealth documents

Víctor Suárez-Paniagua, Isabel Segura-Bedmar, Paloma Martínez
2018 Annual Conference of the Spanish Society for Natural Language Processing  
Resumen: Este trabajo presenta la participación del equipo LABDA en la subtarea de clasificación de relaciones entre dos entidades identificadas en documentos electronicos de salud (eHealth) escritos en español. Usamos una Red Neuronal Convolucional con el word embedding y el position embedding de cada palabra para clasificar el tipo de la relación entre dos entidades de la oración. Anteriormente, este método de aprendizaje automático ya ha mostrado buen rendimiento para capturar las
more » ... icas relevantes en documentos electronicos de salud los cuales describen relaciones. Nuestra arquitectura obtuvo una F1 de 44.44 % en el escenario 3 de la tarea, llamada como Setting semantic relationships. Solo cinco equipos presentaron resultados para la subtarea. Nuestro sistema alcanzó el segundo F1 más alto, siendo muy similar al resultado más alto (micro F1=44.8 %) y más alto que el resto de los equipos. Una de las principales ventajas de nuestra aproximación es que no requiere ningún recurso de conocimiento externo como características.
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