DEFT 2020 : détection de similarité entre phrases et extraction d’information ( DEFT 2020 : sentence similarity detection and information retrieval ) (2020)

Abstract: Ce papier décrit la participation de Reezocar à la campagne d’évaluation DEFT 2020. Cette seizième édition du challenge a porté sur le calcul de similarité entre phrases et l’extraction d’information fine autour d’une douzaine de catégories dans des textes rédigés en Français. Le challenge propose trois tâches : (i) la première concerne l’identification du degré de similarité entre paires de phrases ; (ii) la deuxième concerne l’identification des phrases parallèles possibles pour une phrase source et (iii) la troisième concerne l’extraction d’information. Nous avons utilisé des méthodes d’apprentissage automatique pour effectuer ces tâches et avons obtenu des résultats satisfaisants sur l’ensemble des tâches.

## introduction l'édition 2020 du défi fouille de textes (deft) porte sur l'exploration des cas cliniques rédigés en langue française @xcite . le challenge de cette édition a pour nature l'extraction d'information fine autour d'une douzaine de catégorie, mais aussi la détection de similarité sémantique entre phrases. le défi repose sur deux corpus. le premier corpus cas est constitué de cas cliniques, de plusieurs pays francophones, concernant diverses spécialités médicales (cardiologie, urologie, oncologie, obstétrique, pulmonaire, gasto-entérologie, etc.) @xcite . le deuxième corpus est issu du projet clear, il contient des textes issus de trois sources différentes (articles d'encyclopédie, notices de médicaments, et résumés cochrane) @xcite . chaque source met à disposition des versions techniques et simplifiées sur un sujet donné en français. dans cet article, nous présentons les méthodes utilisées lors de l'édition 2020 du deft. nous avons participé aux 3 tâches proposées. la première tâche consiste à identifier le degré de similarité entre paires de phrases parallèles et non-parallèles. cette tâche a pour objectif de déterminer le niveau de similarité entre paires de phrases sur une échelle de 0 à 5. la deuxième tâche consiste à identifier les phrases parallèles possibles pour une phrase source, son objectif étant, pour une phrase source donnée et plusieurs phrases cibles fournies, d'identifier parmi les phrases cibles celle qui est parallèle. ces deux tâches s'effectuent sur le corpus issu du projet clear. la troisième tâche est une tâche d'extraction d'information, son objectif étant de repérer dans les cas cliniques les informations fines telles que les pathologies, les signes ou les symptômes cliniques. . .cette tâche s'effectue sur le corpus cas. le reste de l'article sera organisé comme suit. la section 2 décrit l'approche utilisée et présente les résultats obtenues sur les tâches 1 et 2. la section 2 décrit l'approche utilisée et présente les résultats obtenues sur la tâche 3. enfin, la section 4 conclut ce travail.