Cartographie de dépêches pour analyser le développement d'épidémies

Didier Breton 1 Mathieu Roche 2 Pascal Poncelet 3 François Marques 1
2 TEXTE - Exploration et exploitation de données textuelles
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
3 TATOO - Fouille de données environnementales
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Résumé : L'analyse épidémiologique est à l'heure actuelle un enjeu très important notamment dans le cas de politique publique de la santé. Parmi les différents travaux menés, les études descriptives permettent de recueillir des informations sur le nombre de cas et les caractéristiques d'une pathologie. Les approches actuelles sont principalement fondées sur des recueils d'information, sur l'analyse de requêtes d'utilisateurs ou sur l'écho que peut avoir une épidémie dans les médias notamment via les documents disponibles sur le Web. Dans ce dernier cas, l'une des difficultés essentielle est d'arriver à extraire, à partir de très gros volumes de données, les informations utiles pour cartographier le développement d'une épidémie. Dans cet article, nous proposons une approche, appelée EPIMINING, permettant, pour une maladie, de classer des dépêches de presse selon différents critères (e.g., nouveaux cas, décès, maladies, bilan). Les expérimentations menées sur des corpus issus de Reuter et de l'AFP montrent une précision supérieure à 94% et une F-mesure supérieure ' a 85%.
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Contributor : Mathieu Roche <>
Submitted on : Friday, March 22, 2019 - 10:09:58 AM
Last modification on : Friday, March 22, 2019 - 10:34:19 AM
Long-term archiving on : Sunday, June 23, 2019 - 1:31:54 PM

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Didier Breton, Mathieu Roche, Pascal Poncelet, François Marques. Cartographie de dépêches pour analyser le développement d'épidémies. IC: Ingénierie des Connaissances, Jun 2010, Nîmes, France. 21èmes Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances, 2010. ⟨lirmm-00588601⟩

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