| Summary: | Se presenta la descripción de un método de extracción automática de candidatos a términos del área médica a partir del procesamiento de información lingüística. Para ello, se trabajó con reglas en el nivel léxico, morfológico y sintáctico. En primer lugar, se realizó la detección aplicando un diccionario estándar, el cual asignó a las palabras consideradas términos, la etiqueta MED (MÉDICO). Luego, para las palabras que no estaban contempladas en el diccionario (PNCD), se dedujeron las categorías gramaticales apelando a reglas morfológicas y sintácticas. Posteriormente, se procedió a la conformación de sintagmas nominales que involucraban PNCD y MED, para extraerlos como candidatos a términos del dominio. Se utilizaron los softwares Smorph y Módulo Post Smorph (MPS), que trabajan en bloque, y Xfst. Smoprh realiza el análisis morfológico y MPS trabaja sobre gramáticas locales. Xfst, por su parte, es una herramienta de estados finitos que opera sobre cadenas de caracteres, a las que asigna categorías previamente declaradas. El método se probó en una parte del corpus de casos clínicos compilado por Burdiles (2012), que contenía 217258 palabras, y los resultados arrojaron una precisión de 92,58%, una cobertura de 95,02% y una medida f de 93,78%.
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