Participation de l’équipe du LIMICS à DEFT 2020 (Participation of team LIMICS in the DEFT 2020 challenge ) (2020)

Abstract: Nous présentons dans cet article les méthodes conçues et les résultats obtenus lors de notre participation à la tâche 3 de la campagne d’évaluation DEFT 2020, consistant en la reconnaissance d’entités nommées du domaine médical. Nous proposons deux modèles différents permettant de prendre en compte les entités imbriquées, qui représentent une des difficultés du jeu de données proposées, et présentons les résultats obtenus. Notre meilleur run obtient la meilleure performance parmi les participants, sur l’une des deux sous-tâches du défi.

## introduction nous présentons dans cet article les méthodes que nous avons conçues pour répondre à la tâche 3 de la campagne d'évaluation deft 2020. cette tâche porte sur la détection d'entités nommées dans des textes de descriptions de cas cliniques @xcite . les différents types d'entités sont, d'une part, les pathologies et signes ou symptômes (tâche 3.1), d'autre part, l'anatomie, les examens, substances, doses, modes d'administration, traitements (chirurgical ou médical), valeurs, moment. le corpus se compose de 100 fichiers pour l'entraînement (8350 annotations) et 67 fichiers pour le test (3800 annotations). le jeu d'entraînement fourni par les organisateurs est composé de 100 documents (8350 annotations), tandis que le jeu de test est composé de 67 documents (3800 annotations). plus de détails sur le défi sont présents dans @xcite . nous décrivons dans cet articles nos 3 soumissions officielles, dont l'une a obtenu la meilleure performance sur la tâche 3.2. ## méthode nous présentons deux approches visant à traiter le problème des mentions imbriquées, qui sont la particularité principale du jeu de données deft et qui sont le sujet d'un regain d'attention dans la communauté tal depuis 2018. la première difficulté rencontrée est qu'il n'est pas aisé voire impossible, selon la nature des chevauchements, d'encoder sans perte toutes les mentions en une unique séquence de tags. ## résultats et discussion les résultats de nos systèmes sont présentés dans les tables 2 pour la tâche 3.1 et 3 pour la tâche 3.2. le run 1 correspond au modèle layered bilstm, les run 2 et 3 correspondent au modèle iterative greedy ner, le dernier étant la version ensembliste. le modèle iterative greedy ner obtient de meilleurs résultats que le modèle layered bilstm, sur toutes les classes. sur la tâche 3.1, il obtient un score f1 de 0.59 (avec délimitation exacte des mentions), et sa version ensembliste un score de 0.61. sur la tâche 3.2, il obtient le score 0.756 et sa version ensembliste 0.763, meilleur résultat parmi les participants de la compétition. notons que pour certaines classes rares mais présentant de faibles variations linguistiques, hybrider notre système avec des règles serait probablement bénéfique. ## conclusion