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        <title>Recherche et extraction d‘information dans des cas cliniques. Présentation de la campagne d’évaluation DEFT 2019 (Information Retrieval and Information Extraction from Clinical Cases)</title>
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        <dateIssued>2019-07</dateIssued>
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            <title>Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL)</title>
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            <publisher>ATALA</publisher>
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        <genre authority="marcgt">conference publication</genre>
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    <abstract>Cet article présente la campagne d’évaluation DEFT 2019 sur l‘analyse de textes cliniques rédigés en français. Le corpus se compose de cas cliniques publiés et discutés dans des articles scientifiques, et indexés par des mots-clés. Nous proposons trois tâches indépendantes : l‘indexation des cas cliniques et discussions, évaluée prioritairement par la MAP (mean average precision), l‘appariement entre cas cliniques et discussions, évalué au moyen d‘une précision, et l‘extraction d‘information parmi quatre catégories (âge, genre, origine de la consultation, issue), évaluée en termes de rappel, précision et F-mesure. Nous présentons les résultats obtenus par les participants sur chaque tâche.</abstract>
    <identifier type="citekey">grabar-etal-2019-recherche</identifier>
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%0 Conference Proceedings
%T Recherche et extraction d‘information dans des cas cliniques. Présentation de la campagne d’évaluation DEFT 2019 (Information Retrieval and Information Extraction from Clinical Cases)
%A Grabar, Natalia
%A Grouin, Cyril
%A Hamon, Thierry
%A Claveau, Vincent
%Y Morin, Emmanuel
%Y Rosset, Sophie
%Y Zweigenbaum, Pierre
%S Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL)
%D 2019
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%I ATALA
%C Toulouse, France
%G fra
%F grabar-etal-2019-recherche
%X Cet article présente la campagne d’évaluation DEFT 2019 sur l‘analyse de textes cliniques rédigés en français. Le corpus se compose de cas cliniques publiés et discutés dans des articles scientifiques, et indexés par des mots-clés. Nous proposons trois tâches indépendantes : l‘indexation des cas cliniques et discussions, évaluée prioritairement par la MAP (mean average precision), l‘appariement entre cas cliniques et discussions, évalué au moyen d‘une précision, et l‘extraction d‘information parmi quatre catégories (âge, genre, origine de la consultation, issue), évaluée en termes de rappel, précision et F-mesure. Nous présentons les résultats obtenus par les participants sur chaque tâche.
%U https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-deft.1/
%P 7-16

Markdown (Informal)

[Recherche et extraction d’information dans des cas cliniques. Présentation de la campagne d’évaluation DEFT 2019 (Information Retrieval and Information Extraction from Clinical Cases)](https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-deft.1/) (Grabar et al., JEP/TALN/RECITAL 2019)

• Recherche et extraction d’information dans des cas cliniques. Présentation de la campagne d’évaluation DEFT 2019 (Information Retrieval and Information Extraction from Clinical Cases) (Grabar et al., JEP/TALN/RECITAL 2019)

ACL

• Natalia Grabar, Cyril Grouin, Thierry Hamon, and Vincent Claveau. 2019. Recherche et extraction d’information dans des cas cliniques. Présentation de la campagne d’évaluation DEFT 2019 (Information Retrieval and Information Extraction from Clinical Cases). In Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL), pages 7–16, Toulouse, France. ATALA.