SPQR@Deft2023 : Automatically answering to MCQ in the medical domain with similaritymeasures and domain-specific corpora

Autor: Bezançon, Julien, Boubehziz, Toufik, Chutaux, Corina, Zine, Oumaima, Acensio, Laurie, Koudoro-Parfait, Caroline, Briglia, Andrea, Lejeune, Gaël

Publikováno v: Actes de 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications \\ 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI \\ 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles \\ 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (CORIA-TALN'2023), Paris (France)
Actes du Défi Fouille de Textes@TALN2023
Actes du Défi Fouille de Textes@TALN2023, ATALA, Jun 2023, Paris, France. https://coria-taln-2023.sciencesconf.org/data/proceedings_DEFT.pdf

International audience; We exhibit the approach of the SPQR team in the 2023 French Text Mining Challenge (DEFT). Thischallenge focused on automatically answering Multiple Choice Questions (MCQ) in the pharmacology domain. We proposed an approach tha

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::c94f12bb7da6a85b270cb6512b697f65
https://hal.science/hal-04131847/file/Deft2023-2-13.pdf