QUEER@DEFT2021 : Identification du Profil Clinique de Patients et Notation Automatique de Copies d’Étudiants (QUEER@DEFT2021 : Patients Clinical Profile Identification and Automatic Student Grading )
Nous présentons dans cet article notre contribution aux 3 tâches de la campagne d’évaluation du défi Fouille de Texte 2021. Dans la tâche d’identification de de profil clinique (tâche 1) nous présentons une méthode de recherche d’information basé sur un index dérivé du MeSH. Pour la tâche de notation automatique à partir d’une correction (tâche 2), nous avons expérimenté une méthode de similarité de vecteurs de chaînes de caractères. Pour la tâche de notation à partir de copies déjà notées (tâche 3) nous avons entraîné un réseau de neurones LSTM.
Code (0)
등록된 구현이 없습니다.
Similar Papers 제목 키워드 기반
DOING@DEFT : utilisation de lexiques pour une classification efficace de cas cliniques (In this paper, we present our participation to the DEFT 2021 task 1)
Nous présentons dans cet article notre participation à la tâche 1 de la campagne d’évaluation francophone DEFT 2021, sur l’identification du profil clinique du patient. Nous proposons une méthode évolutive et efficace en…
Classification de cas cliniques et évaluation automatique de réponses d’étudiants : présentation de la campagne DEFT 2021 (Clinical cases classification and automatic evaluation of student answers : Presentation of the DEFT 2021 Challenge)
Le défi fouille de textes (DEFT) est une campagne d’évaluation annuelle francophone. Nous présentons les corpus et baselines élaborées pour trois tâches : (i) identifier le profil clinique de patients décrits dans des ca…
Identification de profil clinique du patient: Une approche de classification de séquences utilisant des modèles de langage français contextualisés (Identification of patient clinical profiles : A sequence classification approach using contextualised French language models )
Cet article présente un résumé de notre soumission pour Tâche 1 de DEFT 2021. Cette tâche consiste à identifier le profil clinique d’un patient à partir d’une description textuelle de son cas clinique en identifiant les …
Language ModellingParticipation de Berger-Levrault (BL.Research) à DEFT 2021 : de l’apprentissage des seuils de validation à la classification multi-labels de documents (Berger-Levrault (BL)
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 sélectionne…
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 )
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{…