La résolution de la coréférence est un élément essentiel pour la constitution automatique de chronologies médicales à partir des dossiers médicaux électroniques. Dans ce travail, nous présentons une approche neuronale pour la résolution de la coréférence dans des textes médicaux écrits en anglais pour les entités générales et cliniques en nous évaluant dans le cadre de référence pour cette tâche que constitue la tâche 1C de la campagne i2b2 2011.

Many applications in biomedical natural language processing rely on sequence tagging as an initial step to perform more complex analysis. To support text analysis in the biomedical domain, we introduce Yet Another SEquence Tagger (YASET), an open-source multi purpose sequence tagger that implements state-of-the-art deep learning algorithms for sequence tagging. Herein, we evaluate YASET on part-of-speech tagging and named entity recognition in a variety of text genres including articles from the biomedical literature in English and clinical narratives in French. To further characterize performance, we report distributions over 30 runs and different sizes of training datasets. YASET provides state-of-the-art performance on the CoNLL 2003 NER dataset (F1=0.87), MEDPOST corpus (F1=0.97), MERLoT corpus (F1=0.99) and NCBI disease corpus (F1=0.81). We believe that YASET is a versatile and efficient tool that can be used for sequence tagging in biomedical and clinical texts.

We present a neural architecture for containment relation identification between medical events and/or temporal expressions. We experiment on a corpus of de-identified clinical notes in English from the Mayo Clinic, namely the THYME corpus. Our model achieves an F-measure of 0.613 and outperforms the best result reported on this corpus to date.

In this paper we present our participation to SemEval 2017 Task 12. We used a neural network based approach for entity and temporal relation extraction, and experimented with two domain adaptation strategies. We achieved competitive performance for both tasks.

In this paper, we present a method for temporal relation extraction from clinical narratives in French and in English. We experiment on two comparable corpora, the MERLOT corpus and the THYME corpus, and show that a common approach can be used for both languages.

L’analyse temporelle des documents cliniques permet d’obtenir des représentations riches des informations contenues dans les dossiers électroniques patient. Cette analyse repose sur l’extraction d’événements, d’expressions temporelles et des relations entre eux. Dans ce travail, nous considérons que nous disposons des événements et des expressions temporelles pertinents et nous nous intéressons aux relations temporelles entre deux événements ou entre un événement et une expression temporelle. Nous présentons des modèles de classification supervisée pour l’extraction de des relations en français et en anglais. Les performances obtenues sont comparables dans les deux langues, suggérant ainsi que différents domaines cliniques et différentes langues pourraient être abordés de manière similaire.