Experimentación basada en deep learning para el reconocimiento del alcance y disparadores de la negación

The automatic detection of negation elements is an active area of study due to its high impact on several natural language processing tasks. This article presents a system based on deep learning and a non-language dependent architecture for the automatic detection of both, triggers and scopes of negation for English and Spanish. The presented system obtains for English comparable results with those obtained in recent works by more complex systems. For Spanish, the results obtained in the detection of negation triggers are remarkable. The results for the scope recognition are similar to those obtained for English.La detección automática de los distintos elementos de la negación es un frecuente tema de estudio debido a su alto impacto en diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural. Este artículo presenta un sistema basado en deep learning y de arquitectura no dependiente del idioma para la detección automática tanto de disparadores como del alcance de la negación para inglés y español. El sistema presentado obtiene para ingles resultados comparables a los obtenidos en recientes trabajos por sistemas más complejos. Para español destacan los resultados obtenidos en la detección de claves de negación. Por último, los resultados para el reconocimiento del alcance de la negación, son similares a los obtenidos en inglés.This work has been partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation within the projects PROSAMED (TIN2016-77820-C3-2-R) and EXTRAE (IMIENS 2017)