DOING@DEFT : utilisation de lexiques pour une classification efficace de cas cliniques (In this paper, we present our participation to the DEFT 2021 task 1)

Nicolas Hiot, Anne-Lyse Minard, Flora Badin


Abstract
Nous présentons dans cet article notre participation à la tâche 1 de la campagne d’évaluation francophone DEFT 2021, sur l’identification du profil clinique du patient. Nous proposons une méthode évolutive et efficace en temps et en ressources pour la classification de documents médicaux pouvant être facilement adaptée à d’autres domaines de recherche. Notre système a obtenu les meilleures performances sur cette tâche avec une F-mesure de 0,814.
Anthology ID:
2021.jeptalnrecital-deft.5
Volume:
Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT)
Month:
6
Year:
2021
Address:
Lille, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
41–53
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-deft.5
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Nicolas Hiot, Anne-Lyse Minard, and Flora Badin. 2021. DOING@DEFT : utilisation de lexiques pour une classification efficace de cas cliniques (In this paper, we present our participation to the DEFT 2021 task 1). In Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT), pages 41–53, Lille, France. ATALA.
Cite (Informal):
DOING@DEFT : utilisation de lexiques pour une classification efficace de cas cliniques (In this paper, we present our participation to the DEFT 2021 task 1) (Hiot et al., JEP/TALN/RECITAL 2021)
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PDF:
https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-deft.5.pdf