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Este trabajo se centra en el reconocimiento automático de entidades de lugar en informes clínicos en español, utilizando el desafío MEDDOPLACE (Iber- LEF 2023) como marco experimental. Evaluamos tanto modelos preentrenados de dominio general como modelos específicos del ámbito biomédico. Además, exploramos técnicas de aumento de datos mediante traducción inversa y generación de paráfrasis basada en LLM. Nuestros resultados superan los enfoques previos del estado del arte, demostrando la eficacia de combinar estas estrategias de aumento de datos con modelos preentrenados del dominio clínico.
This work focuses on the automatic recognition of location entities in Spanish clinical reports, using the MEDDOPLACE challenge (IberLEF 2023) as the experimental framework. We evaluated both general-domain pre-trained models and biomedical-specific models. Furthermore, we explored data augmentation techniques via back-translation and LLM-based paraphrase generation. Our results outperform previous state-of-the-art approaches, demonstrating the effectiveness of combining these data augmentation strategies with pre-trained clinical domain models.
