Синтаксический анализ текстов предметной области при помощи онтологии

В работе проводится сравнение трех методов синтаксического анализа текстов жалоб пациентов, извлеченных из электронных медицинских карт. В качестве контрольного теста используются существующие библиотеки синтаксического анализа текста. В качестве альтернативы предлагается использование онтологии для исправления ошибок, допущенных синтаксическим анализатором, либо полное формирование синтаксических зависимостей по данным, хранимым в онтологии. В статье показано что ограниченный набор правил, описывающих управление падежами зависимых слов, может показывать точность, сопоставимую с точностью современных синтаксических анализаторов, основанных на нейронных сетях.

1. Nugmanov R., Alimova I., Tutubalina E. Adverse drug reactions identification in social media posts and electronic health records with neural networks. European Journal of Clinical Investigation, vol.49, 2019, pp. 116-117.

2. Chapman W.W., Gundlapalli A.V. et al. Natural Language Processing for Biosurveillance. In Infectious Disease Informatics and Biosurveillance: Research, Systems and Case Studies. Springer, 2011. pp. 279-310.

3. Straka M., Straková J., Hajic J. UDPipe at SIGMORPHON 2019: Contextualized Embeddings, Regularization with Morphological Categories, Corpora Merging. In Proc. of the 16th SIGMORPHON Workshop on Computational Research in Phonetics, Phonology, and Morphology, 2019. pp. 95-103.

4. Astudillo R.F., Ballesteros M. et al. Transition-based Parsing with Stack-Transformers. arXiv:2010.10669, 2020.

5. Wang Y., Lee H.-Y., Chen Y.-N. Tree Transformer: Integrating Tree Structures into Self-Attention. In Proc. of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), 2019. pp. 1061-1070.

6. Abney S. P. Parsing By Chunks. Studies in Linguistics and Philosophy, vol. 44, 1991. pp. 19-33.

7. Molina A., Pla F. Shallow Parsing using Specialized HMMs. Journal of Machine Learning Research, vol. 2. 2002. pp. 595-613.

8. Sha F., Pereira F.C. Shallow Parsing with Conditional Random Fields. In Proc. of 2003 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology, 2003. pp. 134-141.

9. Кобзарева Т.Ю., Лахути Д.Г., Ножов И.М. Модель сегментации русского предложения. Труды Международного семинара Диалог 2001, 2001 г., стр. 185–194 / Kobzareva T.Yu., Lakhuti D.G., Nozhov I.M. Segmentation model of the Russian sentence. In Proc. of the International Seminar Dialogue 2001, 2001, pp. 185-194 (in Russoan).

10. Sowa J.F. Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations. Brooks Cole Publishing, 2000, 594 p.

11. Лукашевич Н.В. Тезаурусы в задачах информационного поиска. Изд-во Московского университета, 2011 г., 512 стр. / Lukashevich N.V. Thesauri in information retrieval problems. Publishing house of Moscow State University, 2011, 512 p. (in Russian).

12. Current Bibliographies in Medicine. URL: https://www.nlm.nih.gov/archive/20040831/pubs/cbm/umlscbm.html.

13. Aronson A.R., Lang F.-M. An overview of MetaMap: historical perspective and recent Advances. Journal of the American Medical Informatics Association, 2010, vol. 17, issue 3, pp. 229-236.

14. Valdez J. An Ontology-Enabled Natural Language Processing Pipeline for Provenance Metadata Extraction from Biomedical Text (Short Paper). Lecture Notes in Computer Science, vol. 10033, 2016, pp. 699-708.

15. MSHRUS (MeSH Russian) – Statistics. URL: https://www.nlm.nih.gov/research/umls/sourcereleasedocs/current/MSHRUS/stats.html

16. Shelmanov A. O., Smirnov I. V., Vishneva E.A. Information Extraction from Clinical Texts in Russian. In Proc. of the International Conference on Computational Linguistics and Intellectual Technologies (Dialog-2015), 2015, pp. 560–572.

17. Грибова В.В., Москаленко Ф.М. и др. Концепция гетерогенного хранилища биомедицинской информации. Информационные технологии, том 27, no. 2, 2019 г., стр. 97-106 / Gribova V.V., Moskalenko Ph.M. et al. A Concept for a Heterogeneous Biomedical Information Warehouse. Information technologies, vol. 25, no. 2, 2019, pp. 97-106 (in Russian).

18. spaCy: What’s New in v3.0. URL: https://spacy.io/usage/v3.

19. Nivre J., de Marneffe M.-C. et al. Universal Dependencies v1: A Multilingual Treebank Collection. In Proc. of the 10th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016), 2016, pp. 1659-1666.

20. Апресян Ю.Д. Избранные труды, т. I. Лексическая семантика: 2 изд. М, Школа, 1995, 472 стр. / Apresyan Yu.D. Selected works, vol. I. Lexical semantics: 2nd ed. M, Shkola, 1995, 472 p. (in Russian).

21. Клышинский Э.С. Степень свободы русского синтаксиса несколько преувеличена. Сборник трудов 20-го научно-практического семинара «Новые информационные технологии в автоматизированных системах», 2017 г., стр. 112-116 / Klyshinskiy E.S. The degree of freedom of Russian syntax is somewhat exaggerated. In Proc. of the 20th Scientific-Practical Seminar on New Information Technologies in Automated Systems, 2017, pp. 112-116 (in Russian).

22. Клышинский Э.С., Логачева В.К. и др. Количественная оценка грамматической неоднозначности некоторых европейских языков. Вестник НГУ. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация, 2020, том 18, вып. 1, стр. 5-21 / Klyshinskiy E.S. Logacheva V.K. et al. Quantitative Estimation of Grammatical Ambiguity: Case of European Languages. NSU Vestnik. Series: Linguistics and Intercultural Communication, vol. 18. issue 1, 2020, pp. 5-21 (in Russian).

23. Nivre J., Fang C.-T. Universal Dependency Evaluation. In Proc. of the NoDaLiDa 2017 Workshop on Universal Dependencies (UDW 2017), 2017, p. 86-95.

24. Захаров В.П., Хохлова М.В. Анализ эффективности статистических методов выявления коллокаций в текстах на русском языке. Труды международной конференции Диалог-2010, 2010 г., стр. 136-143 / Zakharov V.P., Khokhlova M.V. Study of effectiveness of statistical measures for collocation extraction on Russian texts. In Proc. of the International Conference Dialogue 2010, 2010, стр. 136-143 (in Russian).

25. Fellbaum C. (ed.) WordNet: An Electronic Lexical Database. MIT Press, 1998, 449 p.

26. Лукашевич Н.В., Лашевич Г. и др. Порождение тезауруса типа WordNet для русского языка. Труды Пятнадцатой национальной конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2016), 2016 г., стр. 89-97 / Loukachevitch N.V., Lashevich G. et al. Generating russian wordmet. In Proc, of the Fifteenth National Conference on Artificial Intelligence with International Participation (CAI 2016), 2016, pp. 89-97 (in Russian).

27. Большакова Е.И., Васильева Н.Э., Морозов С.С. Лексико-синтаксические шаблоны для автоматического анализа научно-технических текстов. Труды Десятой национальной конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2006), 2006 г., стр. 506-524 / Bolshakova E.I., Vasilieva N.E., Morozov S.S. Lexicosyntactic patterns for automatic text processing. In Proc, of the Tenth National Conference on Artificial Intelligence with International Participation (CAI 2006), 2006, pp. 506-524 (in Russian).

28. Большакова Е.И., Баева Н.В. и др. Лексико-синтаксические шаблоны в задачах автоматической обработки текстов. Труды международной конференции Диалог-2007, 2007 г., стр. 70-75 / Bolshakova E.I., Baeva N.V. et al. Lexicosyntactic patterns for automatic text processing. In Proc. of the International Conference Dialogue 2007, 2007, pp. 70-75 (in Russian).