DÉ fi Fouille de Textes 2019 : indexation par extraction et appariement textuel ( DEFT 2019 : extraction-based document indexing and textual document similarity matching ) (2019)

Abstract: Cet article présente la contribution de l’équipe du Laboratoire de Génie Informatique et d’Ingénierie de Production (LGI2P) d’IMT Mines Alès au DÉfi Fouille de Textes (DEFT) 2019. Il détaille en particulier deux approches proposées pour les tâches liées à (1) l’indexation et à (2) la similarité de documents. Ces méthodes reposent sur des techniques robustes et éprouvées du domaine de la Recherche d’Information et du Traitement Automatique du Langage Naturel, qui ont été adaptées à la nature spécifique du corpus (biomédical/clinique) et couplées à des mécanismes développés pour répondre aux spécificités des tâches traitées. Pour la tâche 1, nous proposons une méthode d’indexation par extraction appliquée sur une version normalisée du corpus (MAP de 0,48 à l’évaluation) ; les spécificités de la phase de normalisation seront en particulier détaillées. Pour la tâche 2, au-delà de la présentation de l’approche proposée basée sur l’évaluation de similarités sur des représentations de documents (score de 0,91 à l’évaluation), nous proposons une étude comparative de l’impact des choix de la distance et de la manière de représenter les textes sur la performance de l’approche.

## conclusion ces travaux présente la contribution du lgi2p pour la tâche 1 et 2 du défi deft 2019. ces tâches ont porté respectivement sur l'indexation et la similarité entre documents. la particularité de ce défi portait sur la nature biomédicale et clinique du jeu de données qui était constitué d'un ensemble de couples cas clinique/discussion. les méthodologies développées pour ces deux tâches s'appuient sur des techniques provenant du domaine de la recherche d'information notamment au travers de l'utilisation du coefficient de pondération tf-idf. lors des phrases d'évaluation la meilleure approche pour la tâche 1 a obtenu un score 0,48, tandis que pour la tâche 2 la meilleure approche a obtenu un score de 0,91.