[en] Temporal Relation Extraction is a process that consists of chronologically ordering relevant events in a text. This task is crucial for text comprehension, especially in the context of medical events. However, language understanding systems face major challenges due to limited data availability, a situation that is especially acute in the medical domain. The private nature of clinical data prevents pre-trained language models from accessing large datasets with medical information, limiting their ability to encode this information effectively. This project aims to improve the performance of language models in the extraction of temporal relationships in the medical domain, especially when data are sparse and documents are in Spanish. To this end, the use of a natural language inference (NLI) method compared to a traditional classification baseline is proposed. Both sequential and bilingual few-shot and zero-shot techniques will be implemented and evaluated in a crosslingual environment. These techniques will assess the model's ability to generalize and adapt to new tasks with minimal domain- and language-specific data. The study performs a comprehensive analysis of the state of the art in extracting relations between events, employing NLI techniques together with few-shot and zero-shot learning. Using NLI as a pivot task, the temporal relations between events in medical reports from the E3C and THYME corpus have been classified. The objective is to sort the events of clinical reports by making timelines of patients to summarize the evolution of their situation, thus improving the understanding between different professionals and helping in their evaluation.

[eu] Denbora-erlazioak erauztea prozesu bat da, testu bateko gertaera garrantzitsuak kronologikoki ordenatzen dituena. Zeregin hori funtsezkoa da testuak ulertzeko, batez ere gertakari medikoen testuinguruan. Hala ere, hizkuntza ulertzeko sistemek erronka handiei egin behar diete aurre, datuen eskuragarritasuna mugatua delako, eta egoera hori bereziki larria da medikuntzan. Datu klinikoen izaera pribatuak eragotzi egiten du aurrez entrenatutako hizkuntza-ereduek informazio medikoa duten datu-multzo zabalak eskuratzea, eta horrek mugatu egiten du informazio hori modu eraginkorrean kodetzeko duten gaitasuna. Proiektu honen helburua medikuntza alorreko denbora-erlazioen erauzketa atazan hizkuntza-ereduen errendimendua hobetzea da, batez ere datuak urriak direnean eta dokumentuak gaztelaniaz daudenean. Horretarako, lengoaia naturalaren inferentziarako metodo bat (Natural Language Inference, NLI) erabiltzea proposatzen da, sailkapen tradizionaleko oinarrizko lerro batekin alderatuta. Few-shot eta zero-shot teknikak inplementatu eta ebaluatuko dira, bai sekuentzialak bai bi hizkuntzakoak, elearteko ingurune batean. Teknika horiei esker, ereduak zeregin berriak orokortzeko eta horietara egokitzeko duen gaitasuna ebaluatu ahal izango da, domeinuari eta hizkuntzari buruzko gutxieneko datu espezifikoekin. Azterlanak gertakizunen arteko erlazioak erauzteko artearen egoeraren azterketa sakona egiten du, eta, horretarako, NLI teknikak erabiltzen ditu, few-shot eta zero-shot ikaskuntzarekin batera. NLI ardatz gisa erabiliz, gertaeren arteko denbora-erlazioak sailkatu dira E3C eta THYME corpusen txosten medikoetan. Helburua txosten klinikoen gertaerak antolatzea da, pazienteen timelinak eginez, haien egoeraren bilakaera laburbiltzeko eta, horrela, profesionalen arteko ulermena hobetzeko eta ebaluatzeko.