Indexing and pairing texts of the medical domain
Indexation et appariements de documents cliniques pour le Deft 2019
Résumé
Indexing and pairing texts of the medical domain In this paper, we propose different methods for the indexation and pairing tasks of the 2019 edition of the french text mining challenge (Deft). For indexing texts we proposed two different methods, one exploit a pairing method developed for task 2 in order to use keywords found in similar documents.. The second method takes advantage of terminological annotation obtained via the MeSH (Medical Subject Headings) resource. For the pairing task, we also proposed two methods. The first one is unsupervised and relies on similarities at character-level, in the second one we exploited siamese networks. In both tasks our results were quite disappointing except for task 2 where the unsupervised method achieved an honourable 62% score.
Dans cet article, nous présentons nos méthodes pour les tâches d'indexation et d'appariements du Défi Fouile de Textes (Deft) 2019. Pour la taĉhe d'indexation nous avons testé deux méthodes, une fondée sur l'appariemetn préalable des documents du jeu de tset avec les documents du jeu d'entraînement et une autre méthode fondée sur l'annotation terminologique. Ces méthodes ont malheureusement offert des résultats assez faible. Pour la tâche d'appariement, nous avons dévellopé une méthode sans apprentissage fondée sur des similarités de chaînes de caractères ainsi qu'une méthode exploitant des réseaux siamois. Là encore les résultats ont été plutôt décevant même si la méthode non supervisée atteint un score plutôt honorable pour une méthode non-supervisée : 62%.
| Origine | Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte |
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