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.

Cet article présente le système développé par l’équipe DOING pour la campagne d’évaluation DEFT 2020 portant sur la similarité sémantique et l’extraction d’information fine. L’équipe a participé uniquement à la tâche 3 : “extraction d’information”. Nous avons utilisé une cascade de CRF pour annoter les différentes informations à repérer. Nous nous sommes concentrés sur la question de l’imbrication des entités et de la pertinence d’un type d’entité pour apprendre à reconnaître un autre. Nous avons également testé l’utilisation d’une ressource externe, MedDRA, pour améliorer les performances du système et d’un pipeline plus complexe mais ne gérant pas l’imbrication des entités. Nous avons soumis 3 runs et nous obtenons en moyenne sur toutes les classes des F-mesures de 0,64, 0,65 et 0,61.