@inproceedings{claveau-2020-construction,
title = "Construction de plongements de concepts m{\'e}dicaux sans textes (Embedding medical concepts without texts)",
author = "Claveau, Vincent",
editor = "Benzitoun, Christophe and
Braud, Chlo{\'e} and
Huber, Laurine and
Langlois, David and
Ouni, Slim and
Pogodalla, Sylvain and
Schneider, St{\'e}phane",
booktitle = "Actes de la 6e conf{\'e}rence conjointe Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole (JEP, 33e {\'e}dition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e {\'e}dition), Rencontre des {\'E}tudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (R{\'E}CITAL, 22e {\'e}dition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles",
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year = "2020",
address = "Nancy, France",
publisher = "ATALA et AFCP",
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pages = "181--188",
abstract = "Dans le domaine m{\'e}dical, beaucoup d{'}outils du TAL reposent d{\'e}sormais sur des plongements de concepts issus de l{'}UMLS. Les approches existantes pour g{\'e}n{\'e}rer ces plongements n{\'e}cessitent de grandes quantit{\'e}s de documents m{\'e}dicaux. Au contraire des ces approches, nous proposons dans cet article de nous appuyer sur les traductions en japonais, plus pr{\'e}cis{\'e}ment en kanjis, disponibles dans l{'}UMLS pour g{\'e}n{\'e}rer ces plongements. Test{\'e}e sur diff{\'e}rents jeux d{'}{\'e}valuation propos{\'e}s dans la litt{\'e}rature, notre approche, qui ne requiert donc aucun texte, donne de bons r{\'e}sultats comparativement {\`a} l{'}{\'e}tat-de-l{'}art. De plus, nous montrons qu{'}il est int{\'e}ressant de les combiner avec les plongements {--} contextuels {--} existants.",
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<title>Construction de plongements de concepts médicaux sans textes (Embedding medical concepts without texts)</title>
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<title>Actes de la 6e conférence conjointe Journées d’Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles</title>
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<abstract>Dans le domaine médical, beaucoup d’outils du TAL reposent désormais sur des plongements de concepts issus de l’UMLS. Les approches existantes pour générer ces plongements nécessitent de grandes quantités de documents médicaux. Au contraire des ces approches, nous proposons dans cet article de nous appuyer sur les traductions en japonais, plus précisément en kanjis, disponibles dans l’UMLS pour générer ces plongements. Testée sur différents jeux d’évaluation proposés dans la littérature, notre approche, qui ne requiert donc aucun texte, donne de bons résultats comparativement à l’état-de-l’art. De plus, nous montrons qu’il est intéressant de les combiner avec les plongements – contextuels – existants.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Construction de plongements de concepts médicaux sans textes (Embedding medical concepts without texts)
%A Claveau, Vincent
%Y Benzitoun, Christophe
%Y Braud, Chloé
%Y Huber, Laurine
%Y Langlois, David
%Y Ouni, Slim
%Y Pogodalla, Sylvain
%Y Schneider, Stéphane
%S Actes de la 6e conférence conjointe Journées d’Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles
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%X Dans le domaine médical, beaucoup d’outils du TAL reposent désormais sur des plongements de concepts issus de l’UMLS. Les approches existantes pour générer ces plongements nécessitent de grandes quantités de documents médicaux. Au contraire des ces approches, nous proposons dans cet article de nous appuyer sur les traductions en japonais, plus précisément en kanjis, disponibles dans l’UMLS pour générer ces plongements. Testée sur différents jeux d’évaluation proposés dans la littérature, notre approche, qui ne requiert donc aucun texte, donne de bons résultats comparativement à l’état-de-l’art. De plus, nous montrons qu’il est intéressant de les combiner avec les plongements – contextuels – existants.
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[Construction de plongements de concepts médicaux sans textes (Embedding medical concepts without texts)](https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-taln.16) (Claveau, JEP/TALN/RECITAL 2020)
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