@inproceedings{bigeard-grabar-2019-detecter,
title = "D{\'e}tecter la non-adh{\'e}rence m{\'e}dicamenteuse dans les forums de discussion avec les m{\'e}thodes de recherche d{'}information (Detect drug non-compliance in {I}nternet fora using Information Retrieval methods )",
author = "Bigeard, Elise and
Grabar, Natalia",
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. Volume II : Articles courts",
month = "7",
year = "2019",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2019.jeptalnrecital-court.10/",
pages = "245--254",
language = "fra",
abstract = "Les m{\'e}thodes de recherche d{'}information permettent d{'}explorer les donn{\'e}es textuelles. Nous les exploitons pour la d{\'e}tection de messages avec la non-adh{\'e}rence m{\'e}dicamenteuse dans les forums de discussion. La non-adh{\'e}rence m{\'e}dicamenteuse correspond aux cas lorsqu{'}un patient ne respecte pas les indications de son m{\'e}decin et modifie les prises de m{\'e}dicaments (augmente ou diminue les doses, par exemple). Le moteur de recherche exploit{\'e} montre 0,9 de pr{\'e}cision sur les 10 premiers r{\'e}sultats avec un corpus {\'e}quilibr{\'e}, et 0,4 avec un corpus respectant la distribution naturelle des messages, qui est tr{\`e}s d{\'e}s{\'e}quilibr{\'e}e en d{\'e}faveur de la cat{\'e}gorie recherch{\'e}e. La pr{\'e}cision diminue avec l{'}augmentation du nombre de r{\'e}sultats consid{\'e}r{\'e}s alors que le rappel augmente. Nous exploitons {\'e}galement le moteur de recherche sur de nouvelles donn{\'e}es et avec des types pr{\'e}cis de non-adh{\'e}rence."
}
Markdown (Informal)
[Détecter la non-adhérence médicamenteuse dans les forums de discussion avec les méthodes de recherche d’information (Detect drug non-compliance in Internet fora using Information Retrieval methods )](https://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2019.jeptalnrecital-court.10/) (Bigeard & Grabar, JEP/TALN/RECITAL 2019)
ACL