Cet article présente un résumé de notre soumission pour Tâche 1 de DEFT 2021. Cette tâche consiste à identifier le profil clinique d’un patient à partir d’une description textuelle de son cas clinique en identifiant les types de pathologie mentionnés dans le texte. Ce travail étudie des approches de classification de texte utilisant des plongements de mots contextualisés en français. À partir d’une base de référence d’un modèle constitué pour la compréhension générale de la langue française, nous utilisons des modèles pré-entraînés avec masked language modelling et affinés à la tâche d’identification, en utilisant un corpus externe de textes cliniques fourni par SOS Médecins, pour développer des ensembles de classifieurs binaires associant les textes cliniques à des catégories de pathologies.

Common people often experience difficulties in accessing relevant, correct, accurate and understandable health information online. Developing search techniques that aid these information needs is challenging. In this paper we present the datasets created by CLEF eHealth Lab from 2013-2015 for evaluation of search solutions to support common people finding health information online. Specifically, the CLEF eHealth information retrieval (IR) task of this Lab has provided the research community with benchmarks for evaluating consumer-centered health information retrieval, thus fostering research and development aimed to address this challenging problem. Given consumer queries, the goal of the task is to retrieve relevant documents from the provided collection of web pages. The shared datasets provide a large health web crawl, queries representing people’s real world information needs, and relevance assessment judgements for the queries.

We aim to characterize the comparability of corpora, we address this issue in the trilingual context through the distinction of expert and non expert documents. We work separately with corpora composed of documents from the medical domain in three languages (French, Japanese and Russian) which present an important linguistic distance between them. In our approach, documents are characterized in each language by their topic and by a discursive typology positioned at three levels of document analysis: structural, modal and lexical. The document typology is implemented with two learning algorithms (SVMlight and C4.5). Evaluation of results shows that the proposed discursive typology can be transposed from one language to another, as it indeed allows to distinguish the two aimed discourses (science and popular science). However, we observe that performances vary a lot according to languages, algorithms and types of discursive characteristics.

L’objectif principal de notre travail consiste à étudier la notion de comparabilité des corpus, et nous abordons cette question dans un contexte monolingue en cherchant à distinguer les documents scientifiques et vulgarisés. Nous travaillons séparément sur des corpus composés de documents du domaine médical dans trois langues à forte distance linguistique (le français, le japonais et le russe). Dans notre approche, les documents sont caractérisés dans chaque langue selon leur thématique et une typologie discursive qui se situe à trois niveaux de l’analyse des documents : structurel, modal et lexical. Le typage des documents est implémenté avec deux algorithmes d’apprentissage (SVMlight et C4.5). L’évaluation des résultats montre que la typologie discursive proposée est portable d’une langue à l’autre car elle permet en effet de distinguer les deux discours. Nous constatons néanmoins des performances très variées selon les langues, les algorithmes et les types de caractéristiques discursives.