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Aprentissage non-supervis\'e pour l'appariement et l'\'etiquetage de cas cliniques en fran\ccais - DEFT2019 (Unsupervised learning for matching and labelling of french clincal cases - DEFT2019 )

2019-07-01 · JEPTALNRECITAL 2019 7 · Damien Sileo, Tim Van De Cruys, Philippe Muller, Camille Pradel

Nous pr{\'e}sentons le syst{\e}me utilis{\'e} par l{'}{\'e}quipe Synapse/IRIT dans la comp{\'e}tition DEFT2019 portant sur deux t{\^a}ches li{\'e}es {\a} des cas cliniques r{\'e}dig{\'e}s en fran{\c{c}}ais : l{'}une d{'}appariement entre des cas cliniques et des discussions, l{'}autre d{'}extraction de mots-clefs. Une des particularit{\'e} est l{'}emploi d{'}apprentissage non-supervis{\'e} sur les deux t{\^a}ches, sur un corpus construit sp{\'e}cifiquement pour le domaine m{\'e}dical en fran{\c{c}}ais

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