[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.

[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.