Resumen: La terminología usada en biomedicina tiene rasgos léxicos que han requerido la elaboración de recursos terminológicos y sistemas de recuperación de información con funciones específicas. Las principales características son las elevadas tasas de sinonimia y homonimia, debidas a fenómenos como la proliferación de siglas polisémicas y su interacción con el lenguaje común. Los sistemas de recuperación de información en el dominio biomédico utilizan técnicas orientadas al tratamiento de estas peculiaridades léxicas. Se revisan algunas de estas técnicas, como la aplicación de Procesamiento del Lenguaje Natural (BioNLP), la incorporación de recursos léxico-semánticos, y la aplicación de Reconocimiento de Entidades (BioNER). Se presentan los métodos de evaluación adoptados para comprobar la adecuación de estas técnicas en la recuperación de recursos biomédicos.

Palabras clave: Biomedicina, BioNER, BioNLP, Text-mining, Recuperación de información, Proceso del lenguaje natural, NLP

Title: Information retrieval systems adapted to the biomedical domain

Abstract: The terminology used in biomedicine has lexical characteristics that have required the elaboration of terminological resources and information retrieval systems with specific functionalities. The main characteristics are the high rates of synonymy and homonymy, due to phenomena such as the proliferation of polysemic acronyms and their interaction with common language. Information retrieval systems in the biomedical domain use techniques oriented to the treatment of these lexical peculiarities. In this paper we review some of these techniques, such as the application of Natural Language Processing (BioNLP), the incorporation of lexical-semantic resources, and the application of Named Entity Recognition (BioNER). Finally, we present the evaluation methods adopted to assess the suitability of these techniques for retrieving biomedical resources.

Keywords: Biomedicine, BioNER, BioNLP, Text-mining, Information retrieval, Natural Language Processing, NLP