@inproceedings{bouhandi-etal-2019-deft,
title = "{D}e{FT} 2019 : Auto-encodeurs, Gradient Boosting et combinaisons de mod{\`e}les pour l{'}identification automatique de mots-cl{\'e}s. Participation de l{'}{\'e}quipe {TALN} du {LS}2{N} (Autoencoders, gradient boosting and ensemble systems for automatic keyphrase assignment : The {LS}2{N} team participation{'}s in the 2019 edition of {D}e{FT})",
author = "Bouhandi, M{\'e}ri{\`e}me and
Boudin, Florian and
Gallina, Ygor",
editor = "Morin, Emmanuel and
Rosset, Sophie and
Zweigenbaum, Pierre",
booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. D{\'e}fi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL)",
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year = "2019",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA",
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pages = "57--66",
abstract = "Nous pr{\'e}sentons dans cet article la participation de l{'}{\'e}quipe TALN du LS2N {\`a} la t{\^a}che d{'}indexation de cas cliniques (t{\^a}che 1). Nous proposons deux syst{\`e}mes permettant d{'}identifier, dans la liste de mots-cl{\'e}s fournie, les mots-cl{\'e}s correspondant {\`a} un couple cas clinique/discussion, ainsi qu{'}un classifieur entra{\^\i}n{\'e} sur la combinaison des sorties des deux syst{\`e}mes. Nous pr{\'e}senterons dans le d{\'e}tail les descripteurs utilis{\'e}s pour repr{\'e}senter les mots-cl{\'e}s ainsi que leur impact sur nos syst{\`e}mes de classification.",
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<title>DeFT 2019 : Auto-encodeurs, Gradient Boosting et combinaisons de modèles pour l’identification automatique de mots-clés. Participation de l’équipe TALN du LS2N (Autoencoders, gradient boosting and ensemble systems for automatic keyphrase assignment : The LS2N team participation’s in the 2019 edition of DeFT)</title>
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<title>Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL)</title>
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<abstract>Nous présentons dans cet article la participation de l’équipe TALN du LS2N à la tâche d’indexation de cas cliniques (tâche 1). Nous proposons deux systèmes permettant d’identifier, dans la liste de mots-clés fournie, les mots-clés correspondant à un couple cas clinique/discussion, ainsi qu’un classifieur entraîné sur la combinaison des sorties des deux systèmes. Nous présenterons dans le détail les descripteurs utilisés pour représenter les mots-clés ainsi que leur impact sur nos systèmes de classification.</abstract>
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%T DeFT 2019 : Auto-encodeurs, Gradient Boosting et combinaisons de modèles pour l’identification automatique de mots-clés. Participation de l’équipe TALN du LS2N (Autoencoders, gradient boosting and ensemble systems for automatic keyphrase assignment : The LS2N team participation’s in the 2019 edition of DeFT)
%A Bouhandi, Mérième
%A Boudin, Florian
%A Gallina, Ygor
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%Y Zweigenbaum, Pierre
%S Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL)
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%X Nous présentons dans cet article la participation de l’équipe TALN du LS2N à la tâche d’indexation de cas cliniques (tâche 1). Nous proposons deux systèmes permettant d’identifier, dans la liste de mots-clés fournie, les mots-clés correspondant à un couple cas clinique/discussion, ainsi qu’un classifieur entraîné sur la combinaison des sorties des deux systèmes. Nous présenterons dans le détail les descripteurs utilisés pour représenter les mots-clés ainsi que leur impact sur nos systèmes de classification.
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[DeFT 2019 : Auto-encodeurs, Gradient Boosting et combinaisons de modèles pour l’identification automatique de mots-clés. Participation de l’équipe TALN du LS2N (Autoencoders, gradient boosting and ensemble systems for automatic keyphrase assignment : The LS2N team participation’s in the 2019 edition of DeFT)](https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-deft.6) (Bouhandi et al., JEP/TALN/RECITAL 2019)
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