Indexation et appariements de documents cliniques pour le Deft 2019 (Indexing and pairing texts of the medical domain ) (2019)

Abstract: Dans cet article, nous présentons nos méthodes pour les tâches d’indexation et d’appariements du Défi Fouile de Textes (Deft) 2019. Pour la taĉhe d’indexation nous avons testé deux méthodes, une fondée sur l’appariemetn préalable des documents du jeu de tset avec les documents du jeu d’entraînement et une autre méthode fondée sur l’annotation terminologique. Ces méthodes ont malheureusement offert des résultats assez faible. Pour la tâche d’appariement, nous avons dévellopé une méthode sans apprentissage fondée sur des similarités de chaînes de caractères ainsi qu’une méthode exploitant des réseaux siamois. Là encore les résultats ont été plutôt décevant même si la méthode non supervisée atteint un score plutôt honorable pour une méthode non-supervisée : 62% .

## introduction l'édition 2019 du défi fouille de textes @xcite proposait trois tâches différentes, exploitant toutes un corpus de textes du domaine médical, en l'espèce des cas cliniques et de discussions à propos de ces cas cliniques. le développement d'outils de tal pour ce type particulier de données textuelles est une perspective de recherche très important puisqu'il s'agit d'exploiter des données très riches et très fournies en terminologie afin d'extraire des connaissances et de faciliter le stockage et l'échange d'information entre les praticiens. ce sujet de recherche est très actif et intéresse différentes branches du tal parmi lesquelles la recherche et l'extraction d'information. nous avons travaillé sur la tâche d'indexation (tâche 1) et sur la tâche d'appariement (tâche 2) et nous avons laissé de côté la partie extraction d'information (tâche 3). pour la tâche d'indexation (section 2), nous avons conçu une méthode endogène fondée sur la réutilisation des résultats d'un système d'appariements de textes développé pour la tâche 2. nous présentons également une méthode exogène qui exploite la ressource mesh (medical subject headings). pour la tâche d'appariement de cas cliniques et de discussions (section 3), nous avons proposé deux approches : une approche non-supervisée fondée sur des similarités de chaînes de caractères (section 3.1) et une approche d'apprentissage profond exploitant des réseaux siamois (section 3.2).