[es] La extracción de relaciones temporales es un proceso que consiste en ordenar cronológicamente los eventos relevantes de un texto. Esta tarea es crucial para la comprensión de los textos, especialmente en el contexto de eventos médicos. Sin embargo, los sistemas de comprensión del lenguaje enfrentan grandes desafíos debido a la limitada disponibilidad de datos, una situación que es especialmente aguda en el ámbito médico. La naturaleza privada de los datos clínicos impide que los modelos de lenguaje pre-entrenados tengan acceso a amplios conjuntos de datos con información médica, lo que limita su capacidad para codificar esta información de manera efectiva. Este proyecto tiene como objetivo mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje en la extracción de relaciones temporales en el ámbito médico, especialmente cuando los datos son escasos y los documentos están en español. Para ello, se propone el uso de un método de inferencia de lenguaje natural (Natural Language Inference, NLI) en comparación con una línea base de clasificación tradicional. Se implementarán y evaluarán técnicas de few-shot y zero-shot tanto secuenciales como bilingües en un entorno crosslingüe. Estas técnicas permitirán evaluar la capacidad del modelo para generalizar y adaptarse a nuevas tareas con un mínimo de datos específicos del dominio y del idioma. El estudio realiza un análisis exhaustivo del estado del arte en la extracción de relaciones entre eventos, empleando técnicas de NLI junto con aprendizaje de few-shot y zero-shot. Utilizando NLI como tarea pivote, se ha clasificado las relaciones temporales entre eventos en informes médicos del corpus E3C y THYME. El objetivo es ordenar los eventos de informes clínicos realizando timelines de los pacientes para resumir la evolución de su situación mejorando así la comprensión entre diferentes profesionales y ayudando en su evaluación.

[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.