D e FT 2019 : Auto-encodeurs, Gradient Boosting et combinaisons de modèles pour l’identification automatique de mots-clés. Participation de l’équipe TALN du LS 2 N (Autoencoders, gradient boosting and ensemble systems for automatic keyphrase assignment : The LS 2 N team participation’s in the 2019 edition of D e FT ) (2019)

Abstract: Nous présentons dans cet article la participation de l’équipe TALN du LS2N à la tâche d’indexation de cas cliniques (tâche 1). Nous proposons deux systèmes permettant d’identifier, dans la liste de mots-clés fournie, les mots-clés correspondant à un couple cas clinique/discussion, ainsi qu’un classifieur entraîné sur la combinaison des sorties des deux systèmes. Nous présenterons dans le détail les descripteurs utilisés pour représenter les mots-clés ainsi que leur impact sur nos systèmes de classification.

## introduction dans cet article, nous présentons nos travaux réalisés dans le cadre de l'édition 2019 du défi fouille de texte (deft) @xcite . portant sur l'analyse de cas cliniques rédigés en français, cette édition se compose de trois tâches autour de la recherche et de l'extraction d'information. nous avons choisi de participer à la tâche d'indexation des cas cliniques (tâche 1) qui consiste à retrouver les mots-clés les plus pertinents, pour une paire de cas clinique/discussion donnée, dans une liste de mots-clés fournie. dans un premier temps ( §2), nous détaillons l'ensemble des descripteurs utilisés pour représenter les mots-clés, ainsi que les différents modèles utilisés pour les identifier automatiquement, puis quelques expériences exploratoires. dans un second temps ( §3), nous présentons les résultats obtenus. finalement ( §4), nous concluons et discutons des perspectives de travaux futurs. ## résultats notre travail a donné lieu à de nombreuses expérimentations, notamment plusieurs combinaisons et variantes de nos systèmes. nous présentons ici les systèmes les plus performants. les mesures d'évaluation utilisées sont la map et la p@n (précision rang n, avec n le nombre de mots-clés attendus).