Participation de Berger-Levrault ( BL . R esearch) à DEFT 2021 : de l’apprentissage des seuils de validation à la classification multi-labels de documents (Berger-Levrault ( BL ) (2021)

Abstract: Cet article présente notre participation à l’édition 2021 du DÉfi Fouille de Textes (DEFT) et plus précisément à la première tâche liée à l’identification du profil clinique du patient. Cette tâche consiste à sélectionner, pour un document décrivant l’état d’un patient, les différents types de maladies rencontrées correspondant aux entrées génériques des chapitres du MeSH (Medical Subject Headings). Dans notre travail, nous nous sommes intéressés aux questions suivantes : (1) Comment améliorer les représentations vectorielles de documents, voire de classes ? (2) Comment apprendre des seuils de validation de classes ? Et (3) Une approche combinant apprentissage supervisé et similarité sémantique peut-elle apporter une meilleure performance à un système de classification multi-labels ?

## corpus de données le corpus se compose de cas cliniques décrits dans un format textuel. il regroupe des documents pour l'apprentissage (cf. sous-section 2.1) et d'autres documents pour le test (cf. sous-section 2.2). chaque corpus est accompagné d'annotations provenant des deux éditions précédentes de deft, avec 25 types au total pour l'apprentissage (poids, taille, changement, état, prise, annotatornotes, date, âge, origine, durée, fréquence, issue, norme, mode, genre, dose, pathologie, moment, assertion, traitement, valeur, substance, examen, anatomie et sosy) et 28 types pour le test dont 3 nouveaux (température, organisme et fonction). par la suite, nous présentons dans la sous-section 2.3 une analyse comparative entre les deux corpus. pour le contenu textuel des corpus, le lecteur peut consulter le travail mené par @xcite pour plus de détails. ## conclusion notre participation à la campagne deft 2021 nous a permis de proposer deux approches totalement différentes pour satisfaire le besoin de la classification automatique multi-labels pour une application dans le cadre du domaine médical. de l'apprentissage des seuils et la comparaison de représentations sémantiques à la proposition d'un modèle d'apprentissage supervisé, nous avons testé ces techniques sur des données médicales. nous constatons que ces méthodes peuvent être améliorées si nous enrichissons les lexiques construits, avec une utilisation de bases de connaissances (par exemple, des ontologies du domaine médical). en effet, si l'écart entre les représentations sémantiques de classes est grand, cela ne peut que diminuer le nombre de faux positifs et faux négatifs pour ainsi augmenter les valeurs de la précision et du rappel.