Indexation et appariement de documents cliniques avec le modèle vectoriel (Indexing and matching clinical documents using the vector space model)

Khadim Dramé, Ibrahima Diop, Lamine Faty, Birame Ndoye


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.
Anthology ID:
2019.jeptalnrecital-deft.9
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
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
91–97
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-deft.9
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Khadim Dramé, Ibrahima Diop, Lamine Faty, and Birame Ndoye. 2019. Indexation et appariement de documents cliniques avec le modèle vectoriel (Indexing and matching clinical documents using the vector space model). In Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL), pages 91–97, Toulouse, France. ATALA.
Cite (Informal):
Indexation et appariement de documents cliniques avec le modèle vectoriel (Indexing and matching clinical documents using the vector space model) (Dramé et al., JEP/TALN/RECITAL 2019)
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PDF:
https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-deft.9.pdf