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Fouille de motifs et CRF pour la reconnaissance de symptômes dans les textes biomédicaux
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Holat, Pierre Tomeh, Nadi Charnois, Thierry Battistelli, Delphine Jaulent, Marie-Christine Métivier, Jean-Philippe |
| Copyright Year | 2016 |
| Abstract | Dans cet article, nous nous interessons a l'extraction d'entites medicales de type symptome dans les textes biomedicaux. Cette tâche est peu exploree dans la litterature et il n'existe pas a notre connaissance de corpus annote pour entrainer un modele d'apprentissage. Nous proposons deux approches faiblement supervisees pour extraire ces entites. Une premiere est fondee sur la fouille de motifs et introduit une nouvelle contrainte de similarite semantique. La seconde formule la tache comme une tache d'etiquetage de sequences en utilisant les CRF (champs conditionnels aleatoires). Nous decrivons les experimentations menees qui montrent que les deux approches sont complementaires en termes d'evaluation quantitative (rappel et precision). Nous montrons en outre que leur combinaison ameliore sensiblement les resultats. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01727081/file/taln-2016-paper-actes.pdf |
| Alternate Webpage(s) | https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01727081/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |