French ConText: Détecter la négation, la temporalité et le sujet dans les textes cliniques Français

Amine Abdaoui 1 Andon Tchechmedjiev 2 William Digan 3 Sandra Bringay 1, 4 Clement Jonquet 5, 2
1 ADVANSE - ADVanced Analytics for data SciencE
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
2 SMILE - Système Multi-agent, Interaction, Langage, Evolution
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
3 HEGP - Hôpital Européen Georges Pompidou [APHP]
4 MIAP - Département de Mathématiques et Informatique Appliquées
5 BMIR - Stanford Center for BioMedical Informatics Research
Résumé : La détection du contexte des conditions cliniques présentes dans un dossier patient est un élément important dans le traitement automatique des textes médicaux. Ce papier décrit l'adaptation au français du système anglais ConText qui permet de détecter si une condition clinique identifiée dans un texte est affirmée ou niée, récente ou historique, et concerne le patient ou pas. Nous avons évalué notre système sur deux types de textes médicaux : des dossiers patients et des certificats de décès. Les résultats obtenus sont comparables aux versions anglaises et suédoises de ConText et dépassent ceux obtenus en langue française (négation seulement) lorsqu'on utilise le même jeu de données de réfé-rence. En outre, le système French ConText a été intégré dans le SIFR Annotator (http://bioportal.lirmm.fr/annotator), un service web d'annotation sémantique de données biomédicales pour le français.
Type de document :
Communication dans un congrès
4ème Symposium sur l'Ingénierie de l'Information Médicale, SIIM'17, Nov 2017, Toulouse, France. 2017, 〈http://www.cimi.univ-toulouse.fr/mib/fr/symposium-sur-l’ingénierie-de-l’information-médicale-siim〉
Liste complète des métadonnées
https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01656834
Contributeur : Amine Abdaoui <>
Soumis le : mercredi 6 décembre 2017 - 10:05:13
Dernière modification le : vendredi 19 janvier 2018 - 01:12:06

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french-context-siim.pdf
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  • HAL Id : lirmm-01656834, version 1

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Citation

Amine Abdaoui, Andon Tchechmedjiev, William Digan, Sandra Bringay, Clement Jonquet. French ConText: Détecter la négation, la temporalité et le sujet dans les textes cliniques Français. 4ème Symposium sur l'Ingénierie de l'Information Médicale, SIIM'17, Nov 2017, Toulouse, France. 2017, 〈http://www.cimi.univ-toulouse.fr/mib/fr/symposium-sur-l’ingénierie-de-l’information-médicale-siim〉. 〈lirmm-01656834〉

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