6 research outputs found
NLP for writing: What has changed?
Proceedings of the Workshop on NLP for Reading and Writing – Resources,
Algorithms and Tools (SLTC 2008).
Editors: Rickard Domeij, Sofie Johansson Kokkinakis, Ola Knutsson and
Sylvana Sofkova Hashemi.
NEALT Proceedings Series, Vol. 3 (2009), 1-11.
© 2009 The editors and contributors.
Published by
Northern European Association for Language
Technology (NEALT)
http://omilia.uio.no/nealt .
Electronically published at
Tartu University Library (Estonia)
http://hdl.handle.net/10062/4116
Errors lingüístics en el domini biomèdic: Cap a una tipologia d’errors per a l’espanyol
L’objectiu d’aquest treball és l’anàlisi d’errors continguts en un corpus d’informes
mèdics en llenguatge natural i el disseny d’una tipologia d’errors, ja que no hi va haver una
revisió sistemàtica sobre verificació i correcció d’errors en documentació clínica en castellà. En
el desenvolupament de sistemes automàtics de detecció i correcció, és d’interès aprofundir en la
naturalesa dels errors lingüístics que es produeixen en els informes clínics per tal de detectar-los i
tractar-los adequadament. Els resultats mostren que els errors d’omissió són els més freqüents en
la mostra analitzada i que la longitud de la paraula sens dubte influeix en la freqüència d’error.
La tipificació dels patrons d’error proporcionats permet el desenvolupament d’un mòdul basat
en coneixements lingüístics, actualment en curs, que serà capaç de millorar el rendiment dels
sistemes de correcció de detecció i correcció d’errors per al domini biomèdicThe objective of this work is the analysis of errors contained in a corpus of medical reports in
natural language and the design of a typology of errors, as there was no systematic review on
verification and correction of errors in clinical documentation in Spanish. In the development
of automatic detection and correction systems, it is of great interest to delve into the nature of
the linguistic errors that occur in clinical reports, in order to detect and treat them properly.
The results show that omission errors are the most frequent ones in the analyzed sample, and
that word length certainly influences error frequency. The typification of error patterns provided
is enabling the development of a module based on linguistic knowledge, which is currently in
progress. This will help to improve the performance of error detection and correction systems for
the biomedical domain.This work was supported by the Spanish National Research Agency (AEI) through project LaTe4PSP
(PID2019-107652RB-I00/AEI/10.13039/501100011033). Furthermore, the main autor is supported by
Ministerio de Universidades of Spain through the national program Ayudas para la formación de profesorado
universitario (FPU), with reference FPU16/0332
Proceedings (all articles)
Proceedings of the Workshop on NLP for Reading and Writing – Resources,
Algorithms and Tools (SLTC 2008).
Editors: Rickard Domeij, Sofie Johansson Kokkinakis, Ola Knutsson and
Sylvana Sofkova Hashemi.
NEALT Proceedings Series, Vol. 3 (2009), v+23 pp.
© 2009 The editors and contributors.
Published by
Northern European Association for Language Technology (NEALT)
http://omilia.uio.no/nealt .
Electronically published at
Tartu University Library (Estonia)
http://hdl.handle.net/10062/4116
Erroreak automatikoki detektatzeko tekniken azterlana eta euskararentzako aplikazioak
In this article, we study the techniques used for detecting errors in Natural Language Processing (NLP). We classify the techniques according to their approach (symbolic or empirical), and then we describe them in depth. Following that, we describe the systems we have developed for detecting syntactic errors in Basque, by using that technique as a criterion for the classification of those systems, and enhancing it with examples