@inproceedings{drame-etal-2019-indexation,
title = "Indexation et appariement de documents cliniques avec le mod{\`e}le vectoriel (Indexing and matching clinical documents using the vector space model)",
author = "Dram{\'e}, Khadim and
Diop, Ibrahima and
Faty, Lamine and
Ndoye, Birame",
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)",
month = "7",
year = "2019",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-deft.9",
pages = "91--97",
abstract = "Dans ce papier, nous pr{\'e}sentons les m{\'e}thodes que nous avons d{\'e}velopp{\'e}es pour participer aux t{\^a}ches 1 et 2 de l{'}{\'e}dition 2019 du d{\'e}fi fouille de textes (DEFT 2019). Pour la premi{\`e}re t{\^a}che, qui s{'}int{\'e}resse {\`a} l{'}indexation de cas cliniques, une m{\'e}thode utilisant la pond{\'e}ration TF-IDF (term frequency {--} inverse document frequency) a {\'e}t{\'e} propos{\'e}e. Quant {\`a} la seconde t{\^a}che, la m{\'e}thode propos{\'e}e repose sur le mod{\`e}le vectoriel pour apparier des discussions aux cas cliniques correspondants ; pour cela, le cosinus est utilis{\'e} comme mesure de similarit{\'e}. L{'}indexation s{\'e}mantique latente (latent semantic indexing {--} LSI) est {\'e}galement exp{\'e}riment{\'e}e pour {\'e}tendre cette m{\'e}thode. Pour chaque m{\'e}thode, diff{\'e}rentes configurations ont {\'e}t{\'e} test{\'e}es et {\'e}valu{\'e}es sur les donn{\'e}es de test du DEFT 2019.",
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<title>Indexation et appariement de documents cliniques avec le modèle vectoriel (Indexing and matching clinical documents using the vector space model)</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>Dans ce papier, nous présentons les méthodes que nous avons développées pour participer aux tâches 1 et 2 de l’édition 2019 du défi fouille de textes (DEFT 2019). Pour la première tâche, qui s’intéresse à l’indexation de cas cliniques, une méthode utilisant la pondération TF-IDF (term frequency – inverse document frequency) a été proposée. Quant à la seconde tâche, la méthode proposée repose sur le modèle vectoriel pour apparier des discussions aux cas cliniques correspondants ; pour cela, le cosinus est utilisé comme mesure de similarité. L’indexation sémantique latente (latent semantic indexing – LSI) est également expérimentée pour étendre cette méthode. Pour chaque méthode, différentes configurations ont été testées et évaluées sur les données de test du DEFT 2019.</abstract>
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%T Indexation et appariement de documents cliniques avec le modèle vectoriel (Indexing and matching clinical documents using the vector space model)
%A Dramé, Khadim
%A Diop, Ibrahima
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%Y Rosset, Sophie
%Y Zweigenbaum, Pierre
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%X Dans ce papier, nous présentons les méthodes que nous avons développées pour participer aux tâches 1 et 2 de l’édition 2019 du défi fouille de textes (DEFT 2019). Pour la première tâche, qui s’intéresse à l’indexation de cas cliniques, une méthode utilisant la pondération TF-IDF (term frequency – inverse document frequency) a été proposée. Quant à la seconde tâche, la méthode proposée repose sur le modèle vectoriel pour apparier des discussions aux cas cliniques correspondants ; pour cela, le cosinus est utilisé comme mesure de similarité. L’indexation sémantique latente (latent semantic indexing – LSI) est également expérimentée pour étendre cette méthode. Pour chaque méthode, différentes configurations ont été testées et évaluées sur les données de test du DEFT 2019.
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Markdown (Informal)
[Indexation et appariement de documents cliniques avec le modèle vectoriel (Indexing and matching clinical documents using the vector space model)](https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-deft.9) (Dramé et al., JEP/TALN/RECITAL 2019)
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