@inproceedings{reza-ebadat-etal-2011-utilisation,
    title = "Utilisation de crit{\`e}res linguistiques de surface pour l`extraction de relation dans les textes bio-m{\'e}dicaux (Using shallow linguistic features for relation extraction in bio-medical texts)",
    author = "Reza Ebadat, Ali  and
      Claveau, Vincent  and
      S{\'e}billot, Pascale",
    editor = "Lafourcade, Mathieu  and
      Prince, Violaine",
    booktitle = "Actes de la 18e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts",
    month = jun,
    year = "2011",
    address = "Montpellier, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/jlcl-multiple-ingestion/2011.jeptalnrecital-court.21/",
    pages = "122--127",
    language = "fra",
    abstract = "Dans cet article, nous proposons de mod{\'e}liser la t{\^a}che d`extraction de relations {\`a} partir de corpus textuels comme un probl{\`e}me de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des repr{\'e}sentations fond{\'e}es sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d`apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs syst{\`e}mes d`extraction de relations reposant sur des connaissances issues d`analyses profondes (analyses syntaxiques ou s{\'e}mantiques). Nous montrons {\'e}galement qu`en prenant davantage en compte les sp{\'e}cificit{\'e}s de la t{\^a}che d`extraction {\`a} r{\'e}aliser et des donn{\'e}es disponibles, il est possible d`obtenir des m{\'e}thodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale {\`a} base d`apprentissage {\guillemotleft} paresseux {\guillemotright} et de mod{\`e}les de langue que nous {\'e}valuons en extraction d`interactions g{\'e}niques sur les donn{\'e}es du challenge LLL2005 d{\'e}passe les r{\'e}sultats de l'{\'e}tat de l`art."
}