@inproceedings{randriatsitohaina-hamon-2019-de,
title = "De l`extraction des interactions m{\'e}dicament-m{\'e}dicament vers les interactions aliment-m{\'e}dicament {\`a} partir de textes biom{\'e}dicaux: Adaptation de domaine (From the extraction of drug-drug interactions to the food-drug interactions in biomedical texts : domain adaptation)",
author = "Randriatsitohaina, Tsanta and
Hamon, Thierry",
editor = "Morin, Emmanuel and
Rosset, Sophie and
Zweigenbaum, Pierre",
booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts",
month = "7",
year = "2019",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.8/",
pages = "223--232",
language = "fra",
abstract = "Les interactions aliments-m{\'e}dicaments (FDI) se produisent lorsque des aliments et des m{\'e}dicaments sont pris simultan{\'e}ment et provoquent un effet inattendu. Nous consid{\'e}rons l`extraction de ces interactions dans les textes comme une t{\^a}che d`extraction de relation pouvant {\^e}tre r{\'e}solue par des m{\'e}thodes de classification. Toutefois, {\'e}tant donn{\'e} que ces interactions sont d{\'e}crites de mani{\`e}re tr{\`e}s fine, nous sommes confront{\'e}s au manque de donn{\'e}es et au manque d`exemples par type de relation. Pour r{\'e}soudre ce probl{\`e}me, nous proposons d`appliquer une adaptation de domaine {\`a} partir des interactions m{\'e}dicament-m{\'e}dicament (DDI) qui est une t{\^a}che similaire, afin d'{\'e}tablir une correspondance entre les types de relations et d'{\'e}tiqueter les instances FDI selon les types DDI. Notre approche confirme une coh{\'e}rence entre les 2 domaines et fournit une base pour la sp{\'e}cification des relations et la pr{\'e}-annotation de nouvelles donn{\'e}es. Les performances des mod{\`e}les de classification appuie {\'e}galement l`efficacit{\'e} de l`adaptation de domaine sur notre t{\^a}che."
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<title>De l‘extraction des interactions médicament-médicament vers les interactions aliment-médicament à partir de textes biomédicaux: Adaptation de domaine (From the extraction of drug-drug interactions to the food-drug interactions in biomedical texts : domain adaptation)</title>
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<title>Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts</title>
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<abstract>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.</abstract>
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%X 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.
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Markdown (Informal)
[De l’extraction des interactions médicament-médicament vers les interactions aliment-médicament à partir de textes biomédicaux: Adaptation de domaine (From the extraction of drug-drug interactions to the food-drug interactions in biomedical texts : domain adaptation)](https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.8/) (Randriatsitohaina & Hamon, JEP/TALN/RECITAL 2019)
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