Aprentissage non-supervisé pour l’appariement et l’étiquetage de cas cliniques en français - DEFT2019 (Unsupervised learning for matching and labelling of French clinical cases - DEFT2019 )

Damien Sileo, Tim Van de Cruys, Philippe Muller, Camille Pradel


Abstract
Nous présentons le système utilisé par l’équipe Synapse/IRIT dans la compétition DEFT2019 portant sur deux tâches liées à des cas cliniques rédigés en français : l’une d’appariement entre des cas cliniques et des discussions, l’autre d’extraction de mots-clefs. Une des particularité est l’emploi d’apprentissage non-supervisé sur les deux tâches, sur un corpus construit spécifiquement pour le domaine médical en français
Anthology ID:
2019.jeptalnrecital-deft.8
Volume:
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL)
Month:
7
Year:
2019
Address:
Toulouse, France
Editors:
Emmanuel Morin, Sophie Rosset, Pierre Zweigenbaum
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
81–90
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-deft.8
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Damien Sileo, Tim Van de Cruys, Philippe Muller, and Camille Pradel. 2019. Aprentissage non-supervisé pour l’appariement et l’étiquetage de cas cliniques en français - DEFT2019 (Unsupervised learning for matching and labelling of French clinical cases - DEFT2019 ). In Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL), pages 81–90, Toulouse, France. ATALA.
Cite (Informal):
Aprentissage non-supervisé pour l’appariement et l’étiquetage de cas cliniques en français - DEFT2019 (Unsupervised learning for matching and labelling of French clinical cases - DEFT2019 ) (Sileo et al., JEP/TALN/RECITAL 2019)
Copy Citation:
PDF:
https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-deft.8.pdf