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        <title>Fouille de motifs et CRF pour la reconnaissance de symptômes dans les textes biomédicaux (Pattern mining and CRF for symptoms recognition in biomedical texts)</title>
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        <dateIssued>2016-07</dateIssued>
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        <languageTerm type="text">French</languageTerm>
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            <title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)</title>
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            <publisher>AFCP - ATALA</publisher>
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    <abstract>Dans cet article, nous nous intéressons à l’extraction d’entités médicales de type symptôme dans les textes biomédicaux. Cette tâche est peu explorée dans la littérature et il n’existe pas à notre connaissance de corpus annoté pour entraîner un modèle d’apprentissage. Nous proposons deux approches faiblement supervisées pour extraire ces entités. Une première est fondée sur la fouille de motifs et introduit une nouvelle contrainte de similarité sémantique. La seconde formule la tache comme une tache d’étiquetage de séquences en utilisant les CRF (champs conditionnels aléatoires). Nous décrivons les expérimentations menées qui montrent que les deux approches sont complémentaires en termes d’évaluation quantitative (rappel et précision). Nous montrons en outre que leur combinaison améliore sensiblement les résultats.</abstract>
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        <date>2016-7</date>
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%0 Conference Proceedings
%T Fouille de motifs et CRF pour la reconnaissance de symptômes dans les textes biomédicaux (Pattern mining and CRF for symptoms recognition in biomedical texts)
%A Holat, Pierre
%A Tomeh, Nadi
%A Charnois, Thierry
%A Battistelli, Delphine
%A Jaulent, Marie-Christine
%A Métivier, Jean-Philippe
%S Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)
%D 2016
%8 July
%I AFCP - ATALA
%C Paris, France
%G French
%F holat-etal-2016-fouille
%X Dans cet article, nous nous intéressons à l’extraction d’entités médicales de type symptôme dans les textes biomédicaux. Cette tâche est peu explorée dans la littérature et il n’existe pas à notre connaissance de corpus annoté pour entraîner un modèle d’apprentissage. Nous proposons deux approches faiblement supervisées pour extraire ces entités. Une première est fondée sur la fouille de motifs et introduit une nouvelle contrainte de similarité sémantique. La seconde formule la tache comme une tache d’étiquetage de séquences en utilisant les CRF (champs conditionnels aléatoires). Nous décrivons les expérimentations menées qui montrent que les deux approches sont complémentaires en termes d’évaluation quantitative (rappel et précision). Nous montrons en outre que leur combinaison améliore sensiblement les résultats.
%U https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-long.15
%P 194-206

Markdown (Informal)

[Fouille de motifs et CRF pour la reconnaissance de symptômes dans les textes biomédicaux (Pattern mining and CRF for symptoms recognition in biomedical texts)](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-long.15) (Holat et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)

• Fouille de motifs et CRF pour la reconnaissance de symptômes dans les textes biomédicaux (Pattern mining and CRF for symptoms recognition in biomedical texts) (Holat et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)

ACL

• Pierre Holat, Nadi Tomeh, Thierry Charnois, Delphine Battistelli, Marie-Christine Jaulent, and Jean-Philippe Métivier. 2016. Fouille de motifs et CRF pour la reconnaissance de symptômes dans les textes biomédicaux (Pattern mining and CRF for symptoms recognition in biomedical texts). In Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs), pages 194–206, Paris, France. AFCP - ATALA.