Deteksi Negasi — Mengidentifikasi Apa yang Dinyatakan Teks Tidak Terjadi
Deteksi negasi adalah tugas pemrosesan bahasa alami yang menemukan isyarat negasi dalam teks — kata atau frasa seperti 'tidak', 'bukan', 'tanpa', atau 'menyangkal' — dan menentukan cakupan teks (lingkup) yang maknanya diinversi oleh isyarat tersebut. Diformalisasi untuk teks klinis oleh Chapman et al. (2001) dengan algoritma NegEx dan diperluas ke pembelajaran lingkup dalam literatur biomedis oleh Morante dan Daelemans (2009), metode ini penting di mana pun perbedaan antara temuan yang ada dan yang secara eksplisit dikesampingkan membawa konsekuensi nyata.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Negation Detection (Negation Scope Identification). ScholarGate. https://scholargate.app/id/text-mining/negation-detection
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Penambangan Teks KlinisPenambangan Teks↔ compare
- Resolusi Ko-referensiPenambangan Teks↔ compare
- Analisis KetergantunganPenambangan Teks↔ compare
- Ekstraksi InformasiPenambangan Teks↔ compare
- Pengenalan Entitas Bernama (NER)Penambangan Teks↔ compare
- Analisis SentimenPenambangan Teks↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →