De l’extraction des interactions médicament-médicament vers les interactions aliment-médicament à partir de textes biomédicaux : Adaptation de domaine
| Autor: | Randriatsitohaina, Tsanta, Hamon, Thierry |
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| Přispěvatelé: | Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris 13 (UP13), Parmentier, Yannick, Morin, Emmanuel, Rosset, Sophie, Zweigenbaum, Pierre |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
[INFO.INFO-CL] Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Textes biomédicaux Adaptation de domaine [INFO]Computer Science [cs] [SCCO.LING]Cognitive science/Linguistics [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics Classification [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL] Extraction de relation |
| Zdroj: | Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jul 2019, Toulouse, France Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN)-PFIA 2019-Volume II : Articles courts Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN)-PFIA 2019-Volume II : Articles courts, Jul 2019, Toulouse, France. pp.223-232 |
| Popis: | International audience; Les interactions aliments-médicaments (FDI) se produisent lorsque des aliments et des médicaments sont pris simultanément et provoquent un effet inattendu. Nous considérons l'extraction de ces interactions dans les textes comme une tâche d'extraction de relation pouvant être résolue par des méthodes de classification. Toutefois, étant donné que ces interactions sont décrites de manière très fine, nous sommes confrontés au manque de données et au manque d'exemples par type de relation. Pour résoudre ce problème, nous proposons d'appliquer une adaptation de domaine à partir des interactions médicament-médicament (DDI) qui est une tâche similaire, afin d'établir une correspondance entre les types de relations et d'étiqueter les instances FDI selon les types DDI. Notre approche confirme une cohérence entre les 2 domaines et fournit une base pour la spécification des relations et la pré-annotation de nouvelles données. Les performances des modèles de classification appuie également l'efficacité de l'adaptation de domaine sur notre tâche. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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