Negation Detection
Negation detection is a natural-language-processing task that locates negation cues in text — words or phrases such as 'no', 'not', 'without', or 'denies' — and determines the span of text (the scope) whose meaning those cues invert. Formalised for clinical text by Chapman et al. (2001) with the NegEx algorithm and extended to scope learning in biomedical literature by Morante and Daelemans (2009), the method is essential wherever the difference between a finding being present and its being explicitly ruled out carries real consequences.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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. · URL
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.