Détection de la négation : corpus français et apprentissage supervisé
Abstract
La détection automatique de la négation fait souvent partie des pré-requis dans les systèmes d'extraction d'information, notamment dans le domaine biomédical. Cet article présente deux contributions liées à ce problème. Nous présentons d'une part un corpus constitué d'extraits des protocoles d'essais cli-niques en français, dédié aux critères d'inclusion de patients. Les marqueurs de négation et leurs portées y ont été annotés manuellement. Nous présentons d'autre part une approche neuronale supervisée pour extraire ces informations automatiquement. Cette approche est validée en l'appliquant à des données de l'état de l'art en anglais sur lesquelles elle montre de très bons résultats ; appli-quée sur nos données en français, elle obtient des performances comparables.
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