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Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Présentation de la campagne d’évaluation DEFT 2020 : similarité textuelle en domaine ouvert et extraction d’information précise dans des cas cliniques

Résumé

L’édition 2020 du défi fouille de texte (DEFT) a proposé deux tâches autour de la similarité textuelle et une tâche d’extraction d’information. La première tâche vise à identifier le degré de similarité entre paires de phrases sur une échelle de 0 (le moins similaire) à 5 (le plus similaire). Les résultats varient de 0,65 à 0,82 d’EDRM. La deuxième tâche consiste à déterminer la phrase la plus proche d’une phrase source parmi trois phrases cibles fournies, avec des résultats très élevés, variant de 0,94 à 0,99 de précision. Ces deux tâches reposent sur un corpus du domaine général et de santé. La troisième tâche propose d’extraire dix catégories d’informations du domaine médical depuis le corpus de cas cliniques de DEFT 2019. Les résultats varient de 0,07 à 0,66 de F-mesure globale pour la sous-tâche des pathologies et signes ou symptômes, et de 0,14 à 0,76 pour la sous-tâche sur huit catégories médicales. Les méthodes utilisées reposent sur des CRF et des réseaux de neurones.
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Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
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Dates et versions

hal-02784737 , version 1 (05-06-2020)
hal-02784737 , version 2 (17-06-2020)
hal-02784737 , version 3 (23-06-2020)

Licence

Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

  • HAL Id : hal-02784737 , version 1

Citer

Rémi Cardon, Natalia Grabar, Cyril Grouin, Thierry Hamon. Présentation de la campagne d’évaluation DEFT 2020 : similarité textuelle en domaine ouvert et extraction d’information précise dans des cas cliniques. 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 31e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition), 2020, Nancy, France. pp.1-13. ⟨hal-02784737v1⟩
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