Détection de l’incertitude et de la négation : un état de l’art (Identifying uncertainty and negation’s cues and scope : State of the art One of the goals of our endeavours is to turn a corpus of medical documents into more easily readable structured data) (2017)

Abstract: L’un des objectifs de nos travaux, à terme, est de transformer un corpus de documents médicaux en données structurées pour en faciliter l’exploitation. Ainsi, il est nécessaire non seulement de détecter les concepts médicaux évoqués, mais aussi d’intégrer un processus capable d’identifier le contexte dans lequel est évoqué chaque concept médical. Dans cet article, nous revenons principalement sur les systèmes par apprentissage supervisé qui ont été proposé pour la détection de l’incertitude et de la négation. Ces dix dernières années, les travaux pour détecter l’incertitude et la négation dans les textes en anglais ont donné des résultats satisfaisants. Cependant, il existe encore une marge de progression non-négligeable.

## introduction la détection d'évènements incertains et niés dans les textes est une thématique de recherche à laquelle les chercheurs en tal s'intéressent depuis une quinzaine d'années. cela est notamment le cas dans le domaine biomédical dans lequel s'inscrit nos travaux de thèse ; en effet, beaucoup d'informations sont apportées sous forme non structurée (c'est-à-dire sous la forme de texte libre) et il est important de savoir détecter les incertitudes et les négations qui sont utilisées pour exprimer des impressions, faire des hypothèses ou bien donner des résultats négatifs. d'ailleurs, l'élaboration du corpus bioscope ainsi que la tâche commune qui eut lieu lors de la conference on computational natural language learning de 2010 @xcite montrent l'intérêt de cette tâche pour la fouille de textes biomédicaux (cf. infra). cet article présente un état de l'art des travaux sur la détection automatique de la négation et de l'incertitude, qui constitueront le point de départ de nos travaux. ainsi, nous présentons les approches proposées ces dernières années selon deux axes, la détection des marqueurs, c'est-à-dire des termes qui expriment une négation ou une incertitude, et la détection de la portée, c'est-à-dire des termes qui sont impactés par ces phénomènes. l'article est structuré de la manière suivante. dans la section qui suit, nous définissons ces phénomènes, nous donnons une liste de marqueurs typiques, et nous analysons les problèmes liés à leur détection. dans la section 3, nous présentons les ensembles de données qui ont été annotés dans le but d'automatiser leur détection, soit pour procéder à un entraînement (apprentissage supervisé) ou bien pour extraire divers types de descripteurs. les techniques par système expert et apprentissage artificiel dédiés à la détection des marqueurs et de la portée sont abordées dans la section 4. enfin, nous présentons nos conclusions et perspectives dans la dernière section. ## détection des phénomènes : analyse du problème le dictionnaire de l'académie française (9 ème édition) définit la négation comme l'énoncé qui rejette comme faux, qui déclare faux, une proposition ou un jugement, ou bien, du point de vue de la linguistique, comme la construction utilisée pour nier ou pour exprimer le refus et l'incertitude comme le caractère de ce qui est incertain, douteux ou imprévisible. ces définitions génériques n'indiquent aucune piste pour permettre de repérer ces phénomènes dans les textes, mais laissent supposer une grande variété de réalisations linguistiques. en effet, ces constructions s'expriment par l'utilisation de marqueurs que l'on retrouve dans la plupart des catégories grammaticales. nous présentons ci-dessous un ensemble de marqueurs de négation parmi les plus courants pour l'anglais, affixes compris, et des principaux marqueurs d'incertitude. il s'agit bien sûr d'un ensemble non exhaustif et ouvert : ## les données ces dernières années, avec la démocratisation des techniques d'apprentissage supervisé, de nombreux corpus de spécialité ont été annotés afin d'entraîner des modèles pour la détection automatique d'évènements et de phénomènes linguistiques. cette section est dédiée à la description des données annotées pour l'incertitude et/ou la négation.