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.

This paper describes the development of a chunker for spoken data by supervised machine learning using the CRFs, based on a small reference corpus composed of two kinds of discourse: prepared monologue vs. spontaneous talk in interaction. The methodology considers the specific character of the spoken data. The machine learning uses the results of several available taggers, without correcting the results manually. Experiments show that the discourse type (monologue vs. free talk), the speech nature (spontaneous vs. prepared) and the corpus size can influence the results of the machine learning process and must be considered while interpreting the results.

Le travail décrit le développement d’un chunker pour l’oral par apprentissage supervisé avec les CRFs, à partir d’un corpus de référence de petite taille et composé de productions de nature différente : monologue préparé vs discussion spontanée. La méthodologie respecte les spécificités des données traitées. L’apprentissage tient compte des résultats proposés par différents étiqueteurs morpho-syntaxiques disponibles sans correction manuelle de leurs résultats. Les expériences montrent que le genre de discours (monologue vs discussion), la nature de discours (spontané vs préparé) et la taille du corpus peuvent influencer les résultats de l’apprentissage, ce qui confirme que la nature des données traitées est à prendre en considération dans l’interprétation des résultats.

Sign Languages (SLs) are the visuo-gestural languages practised by the deaf communities. Research on SLs requires to build, to analyse and to use corpora. The aim of this paper is to present various kinds of new uses of SL corpora. The way data are used take advantage of the new capabilities of annotation software for visualisation, numerical annotation, and processing. The nature of the data can be video-based or motion capture-based. The aims of the studies include language analysis, animation processing, and evaluation. We describe here some LIMSI’s studies, and some studies from other laboratories as examples.