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.

En classification de textes, la plupart des méthodes fondées sur des classifieurs statistiques utilisent des mots, ou des combinaisons de mots contigus, comme descripteurs. Si l’on veut prendre en compte plus d’informations le nombre de descripteurs non contigus augmente exponentiellement. Pour pallier à cette croissance, la fouille de motifs séquentiels permet d’extraire, de façon efficace, un nombre réduit de descripteurs qui sont à la fois fréquents et pertinents grâce à l’utilisation de contraintes. Dans ce papier, nous comparons l’utilisation de motifs fréquents sous contraintes et l’utilisation de motifs -libres, comme descripteurs. Nous montrons les avantages et inconvénients de chaque type de motif.