CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouver les mots clés du texte : Stratégies de sélection des exemples pour l'apprentissage actif avec des champs aléatoires conditionnels Beaucoup de problèmes de TAL sont désormais modélisés comme des tâches d'apprentissage supervisé. De ce fait, le coût des annotations des exemples par l'expert représente un problème important. L'apprentissage actif (active learning) apporte un cadre à ce problème, permettant de contrôler le coût d'annotation tout en maximisant, on l'espère, la performance de la tâche visée, mais repose sur le choix difficile des exemples à soumettre à l'expert. Dans cet article, nous examinons et proposons des stratégies de sélection des exemples pour le cas spécifique des champs aléatoires conditionnels (Conditional Random Fields, CRF), outil largement utilisé en TAL. Nous proposons d'une part une méthode simple corrigeant un biais de certaines méthodes de l'état de l'art. D'autre part, nous détaillons une méthode originale de sélection s'appuyant sur un critère de respect des proportions dans les jeux de données manipulés. Le bien- fondé de ces propositions est vérifié au travers de plusieurs tâches et jeux de données, incluant reconnaissance d'entités nommées, chunking, phonétisation, désambiguïsation de sens.
apprentissage actif, champs aléatoires conditionnels, CRF

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apprentissage actif, champs aléatoires conditionnels, CRF
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides Dans cet article, nous présentons les méthodes que nous avons développées pour analyser des comptes- rendus hospitaliers rédigés en anglais. L'objectif de cette étude consiste à identifier les facteurs de risque de décès pour des patients diabétiques et à positionner les événements médicaux décrits par rapport à la date de création de chaque document. Notre approche repose sur (i) HeidelTime pour identifier les expressions temporelles, (ii) des CRF complétés par des règles de post-traitement pour identifier les traitements, les maladies et facteurs de risque, et (iii) des règles pour positionner temporellement chaque événement médical. Sur un corpus de 514 documents, nous obtenons une F-mesure globale de 0,8451. Nous observons que l'identification des informations directement mentionnées dans les documents se révèle plus performante que l'inférence d'informations à partir de résultats de laboratoire.
Comptes-rendus hospitaliers

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides Dans cet article, nous présentons les méthodes que nous avons développées pour analyser des comptes- rendus hospitaliers rédigés en anglais. L'objectif de cette étude consiste à identifier les facteurs de risque de décès pour des patients diabétiques et à positionner les événements médicaux décrits par rapport à la date de création de chaque document. Notre approche repose sur (i) HeidelTime pour identifier les expressions temporelles, (ii) des CRF complétés par des règles de post-traitement pour identifier les traitements, les maladies et facteurs de risque, et (iii) des règles pour positionner temporellement chaque événement médical. Sur un corpus de 514 documents, nous obtenons une F-mesure globale de 0,8451. Nous observons que l'identification des informations directement mentionnées dans les documents se révèle plus performante que l'inférence d'informations à partir de résultats de laboratoire.
Comptes-rendus hospitaliers
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides Dans cet article, nous présentons les méthodes que nous avons développées pour analyser des comptes- rendus hospitaliers rédigés en anglais. L'objectif de cette étude consiste à identifier les facteurs de risque de décès pour des patients diabétiques et à positionner les événements médicaux décrits par rapport à la date de création de chaque document. Notre approche repose sur (i) HeidelTime pour identifier les expressions temporelles, (ii) des CRF complétés par des règles de post-traitement pour identifier les traitements, les maladies et facteurs de risque, et (iii) des règles pour positionner temporellement chaque événement médical. Sur un corpus de 514 documents, nous obtenons une F-mesure globale de 0,8451. Nous observons que l'identification des informations directement mentionnées dans les documents se révèle plus performante que l'inférence d'informations à partir de résultats de laboratoire.
Comptes-rendus hospitaliers

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides Dans cet article, nous présentons les méthodes que nous avons développées pour analyser des comptes- rendus hospitaliers rédigés en anglais. L'objectif de cette étude consiste à identifier les facteurs de risque de décès pour des patients diabétiques et à positionner les événements médicaux décrits par rapport à la date de création de chaque document. Notre approche repose sur (i) HeidelTime pour identifier les expressions temporelles, (ii) des CRF complétés par des règles de post-traitement pour identifier les traitements, les maladies et facteurs de risque, et (iii) des règles pour positionner temporellement chaque événement médical. Sur un corpus de 514 documents, nous obtenons une F-mesure globale de 0,8451. Nous observons que l'identification des informations directement mentionnées dans les documents se révèle plus performante que l'inférence d'informations à partir de résultats de laboratoire.
Comptes-rendus hospitaliers
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Comptes-rendus hospitaliers
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Analyse d'expressions temporelles dans les dossiers électroniques patients Les références à des phénomènes du monde réel et à leur caractérisation temporelle se retrouvent dans beaucoup de types de discours en langue naturelle. Ainsi, l'analyse temporelle apparaît comme un élément important en traitement automatique de la langue. Cet article présente une analyse de textes en domaine de spécialité du point de vue temporel. En s'appuyant sur un corpus de documents issus de plusieurs dossiers électroniques patient désidentifiés, nous décrivons la construction d'une ressource annotée en expressions temporelles selon la norme TimeML. Par suite, nous utilisons cette ressource pour évaluer plusieurs méthodes d'extraction automatique d'expressions temporelles adaptées au domaine médical. Notre meilleur système statistique offre une performance de 0,91 de F-mesure, surpassant pour l'identification le système état de l'art HeidelTime. La comparaison de notre corpus de travail avec le corpus journalistique FR-Timebank permet également de caractériser les différences d'utilisation des expressions temporelles dans deux domaines de spécialité.
Analyse Temporelle

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Analyse d'expressions temporelles dans les dossiers électroniques patients Les références à des phénomènes du monde réel et à leur caractérisation temporelle se retrouvent dans beaucoup de types de discours en langue naturelle. Ainsi, l'analyse temporelle apparaît comme un élément important en traitement automatique de la langue. Cet article présente une analyse de textes en domaine de spécialité du point de vue temporel. En s'appuyant sur un corpus de documents issus de plusieurs dossiers électroniques patient désidentifiés, nous décrivons la construction d'une ressource annotée en expressions temporelles selon la norme TimeML. Par suite, nous utilisons cette ressource pour évaluer plusieurs méthodes d'extraction automatique d'expressions temporelles adaptées au domaine médical. Notre meilleur système statistique offre une performance de 0,91 de F-mesure, surpassant pour l'identification le système état de l'art HeidelTime. La comparaison de notre corpus de travail avec le corpus journalistique FR-Timebank permet également de caractériser les différences d'utilisation des expressions temporelles dans deux domaines de spécialité.
Analyse Temporelle
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