A. Reconocimiento de entidades
B. Extracción de la relación

Novedades: Esta edición incluirá un escenario adicional en el que se evaluará un dominio alternativo (no relacionado con la salud), para experimentar con técnicas de aprendizaje de transferencia.

https://www.linkedin.com/pulse/ready-ehealth-kd-2020-ehealth-knowledge-discovery-guti%C3%A9rrez-v%C3%A1zquez/

Natural Language Processing (NLP) methods are increasingly being used to mine knowledge from unstructured health texts. Recent advances in health text processing techniques are encouraging researchers and health domain experts to go beyond just reading the information included in published texts (e.g. academic manuscripts, clinical reports, etc.) and structured questionnaires, to discover new knowledge by mining health contents. This has allowed other perspectives to surface that were not previously available.

Over the years many eHealth challenges have taken place, which have attempted to identify, classify, extract and link knowledge, such as Semevals, CLEF campaigns and others [1].

Inspired by previous NLP shared tasks like Semeval-2017 Task 10: ScienceIE and research lines like Teleologies [2],both not specifically focussed on the health area, and related previous TASS challenges, eHealth-KD 2019 proposes –as the previous edition eHealth-KD 2018– modeling the human language in a scenario in which Spanish electronic health documents could be machine readable from a semantic point of view. With this task, we expect to encourage the development of software technologies to automatically extract a large variety of knowledge from eHealth documents written in the Spanish Language.

Even though this challenge is oriented to the health domain, the structure of the knowledge to be extracted is general-purpose. The semantic structure proposed models four types of information units. Each one represents a specific semantic interpretation, and they make use of thirteen semantic relations among them.

This challenge can be of interest for experts in the field of natural language processing, specifically for those working on automatic knowledge extraction and discovery. It is not a requirement to have expertise in health texts processing for dealing with the eHealth-KD task, due to the general purpose of the semantic schema defined. Nevertheless, eHealth researchers could find interesting this challenge to evaluate their technologies that rely on health domain knowledge.

Enlace a la campaña: Click en el enlace

El GPLSI organizó el día 15 de Noviembre de 2018 una Jornada sobre el Proyecto PROMETEO 2018, en ella contamos con profesionales que nos contaron sus experiencias en la investigación y tratamos en profundidad las TLH (Tecnologías del Lenguaje Humano).

Programa de la Jornada:

9:20 Apertura. Manuel Palomar (Rector, UA)

9:30 Simplificación de textos en las Tecnologías del Lenguaje Humano. Horacio Saggion. (Director del Large Scale Text Understanding Systems Lab, grupo TALN, Universitat Pompeu Fabra)

10:15 Extracción y Recuperación de Información en las Tecnologías del Lenguaje Humano. Paloma Martínez (Directora del Grupo de Investigación LaBDA, Universidad Carlos III)

11:00 Pausa café

11:30 Tratamiento de la negación en las Tecnologías del Lenguaje Humano en la UJA. Alfonso Ureña (Director del Grupo de Investigación SINAI, Universidad de Jaén)

12:15 El lenguaje inclusivo, igualitario y accesible desde las Tecnologías del Lenguaje Humano. María José Rodríguez (Vicerrectora de Responsabilidad Social, Inclusión e Igualdad, UA)

13:00 Comida

16:00 Transferencia de las Tecnologías del Lenguaje Humano. Andrés Montoyo (Director de la Escuela Politécnica Superior, UA)

17:00 El parque científico de la UA. Joaquín Marhuenda (Director de Proyectos Institucionales, UA)

17:30 Cómo pasar de la idea al negocio. Ángel Buigues (BStartup Advisor en Banco Sabadell)

Asistentes externos

Ángel Buigues Pérez. Banco Sabadell.

Paloma Martínez Fernández. Universidad Carlos III.

Luis Alfonso Ureña López. Universidad de Jaén.

Horacio Saggion. Universitat Pompeu Fabra.

Tono Jordá Mora. Grupo Valadri.

Miguel Jordá Mora. Social Analytics.

Ignacio Alberola. Grupo La Española

Juan Antonio Pico. Korot

Alvaro Soler. MultiScan

Jose Luis Francés. Asesoría Francés

Ignacio Francés. Asesoría Francés

Cristina Barros Catalán. Estudian

Tatiana Vodolazova. Estudiante.

Asistentes UA

Antonio Ferrández Rodríguez

Armando Suárez Cueto

Borja Navarro Colorado

David Tomás Díaz

Paloma Moreda Pozo

Andrés Montoyo Guijarro

Manuel Palomar Sanz

Patricio Martínez Barco

Rafael Muñoz Guillena

Estela Saquete Boro

Sonia Vázquez Pérez

José Manuel Gómez Soriano

Elena Lloret Pastor

Ester Boldrini

María Teresa Romá Ferri

Javier Fernández Martínez

Isabel Moreno Agulló

Yoan Gutiérrez Vázquez

Esther Marta Vicente Moreno

Beatriz Botella Gil

Joaquín Marhuenda Fructuoso

María José Rodríguez Jaume