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        <title>Détection de concepts et granularité de l’annotation (Concept detection and annotation granularity )</title>
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        <dateIssued>2017-06</dateIssued>
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            <title>Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts</title>
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    <abstract>Nous nous intéressons ici à une tâche de détection de concepts dans des textes sans exigence particulière de passage par une phase de détection d’entités avec leurs frontières. Il s’agit donc d’une tâche de catégorisation de textes multiétiquette, avec des jeux de données annotés au niveau des textes entiers. Nous faisons l’hypothèse qu’une annotation à un niveau de granularité plus fin, typiquement au niveau de l’énoncé, devrait améliorer la performance d’un détecteur automatique entraîné sur ces données. Nous examinons cette hypothèse dans le cas de textes courts particuliers : des certificats de décès où l’on cherche à reconnaître des diagnostics, avec des jeux de données initialement annotés au niveau du certificat entier. Nous constatons qu’une annotation au niveau de la « ligne » améliore effectivement les résultats, mais aussi que le simple fait d’appliquer au niveau de la ligne un classifieur entraîné au niveau du texte est déjà une source d’amélioration.</abstract>
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        <date>2017-6</date>
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%0 Conference Proceedings
%T Détection de concepts et granularité de l’annotation (Concept detection and annotation granularity )
%A Zweigenbaum, Pierre
%A Lavergne, Thomas
%Y Eshkol-Taravella, Iris
%Y Antoine, Jean-Yves
%S Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts
%D 2017
%8 June
%I ATALA
%C Orléans, France
%G French
%F zweigenbaum-lavergne-2017-detection
%X Nous nous intéressons ici à une tâche de détection de concepts dans des textes sans exigence particulière de passage par une phase de détection d’entités avec leurs frontières. Il s’agit donc d’une tâche de catégorisation de textes multiétiquette, avec des jeux de données annotés au niveau des textes entiers. Nous faisons l’hypothèse qu’une annotation à un niveau de granularité plus fin, typiquement au niveau de l’énoncé, devrait améliorer la performance d’un détecteur automatique entraîné sur ces données. Nous examinons cette hypothèse dans le cas de textes courts particuliers : des certificats de décès où l’on cherche à reconnaître des diagnostics, avec des jeux de données initialement annotés au niveau du certificat entier. Nous constatons qu’une annotation au niveau de la « ligne » améliore effectivement les résultats, mais aussi que le simple fait d’appliquer au niveau de la ligne un classifieur entraîné au niveau du texte est déjà une source d’amélioration.
%U https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.28
%P 226-233

Markdown (Informal)

[Détection de concepts et granularité de l’annotation (Concept detection and annotation granularity )](https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.28) (Zweigenbaum & Lavergne, JEP/TALN/RECITAL 2017)

• Détection de concepts et granularité de l’annotation (Concept detection and annotation granularity ) (Zweigenbaum & Lavergne, JEP/TALN/RECITAL 2017)

ACL

• Pierre Zweigenbaum and Thomas Lavergne. 2017. Détection de concepts et granularité de l’annotation (Concept detection and annotation granularity ). In Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts, pages 226–233, Orléans, France. ATALA.