Detección de negaciones — Identificación de lo que un texto dice que no sucedió
La detección de negaciones es una tarea de procesamiento de lenguaje natural que localiza indicios de negación en el texto —palabras o frases como 'no', 'sin' o 'niega'— y determina la extensión del texto (el alcance) cuyo significado invierten esos indicios. Formalizado para texto clínico por Chapman et al. (2001) con el algoritmo NegEx y extendido al aprendizaje del alcance en la literatura biomédica por Morante y Daelemans (2009), el método es esencial dondequiera que la diferencia entre la presencia de un hallazgo y su exclusión explícita tenga consecuencias reales.
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Fuentes
- Chapman, W.W., Bridewell, W., Hanbury, P., Cooper, G.F., & Buchanan, B.G. (2001). A Simple Algorithm for Identifying Negated Findings and Diseases in Discharge Summaries. Journal of the American Medical Informatics Association, 8(6), 606-614. DOI: 10.1006/jbin.2001.1029 ↗
- Morante, R. & Daelemans, W. (2009). Learning the Scope of Hedge Cues in BioMedical Texts. Proceedings of the BioNLP 2009 Workshop, Association for Computational Linguistics, 28-36. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Negation Detection (Negation Scope Identification). ScholarGate. https://scholargate.app/es/text-mining/negation-detection
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