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        <title>Identification des catégories de relations aliment-médicament (Identification of categories of food-drug relations)</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. Terminologie et Intelligence Artificielle (atelier TALN-RECITAL \textbackslash&amp; IC)</title>
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            <publisher>ATALA</publisher>
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    <abstract>Les interactions aliment-médicament se produisent lorsque des aliments et des médicaments pris ensembles provoquent un effet inattendu. Leur reconnaissance automatique dans les textes peut être considérée comme une tâche d‘extraction de relation à l‘aide de 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 une approche efficace pour regrouper des relations partageant une représentation similaire en groupes et réduire le manque d‘exemples. Notre approche améliore les performances de la classification des FDI. Enfin, nous contrastons une méthode de regroupement intuitive basée sur la définition des types de relation et un apprentissage non supervisé basé sur les instances de chaque type de relation.</abstract>
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        <date>2019-7</date>
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%0 Conference Proceedings
%T Identification des catégories de relations aliment-médicament (Identification of categories of food-drug relations)
%A Randriatsitohaina, Tsanta
%A Hamon, Thierry
%Y Morin, Emmanuel
%Y Rosset, Sophie
%Y Zweigenbaum, Pierre
%S Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Terminologie et Intelligence Artificielle (atelier TALN-RECITAL \textbackslash& IC)
%D 2019
%8 July
%I ATALA
%C Toulouse, France
%G fra
%F randriatsitohaina-hamon-2019-identification
%X Les interactions aliment-médicament se produisent lorsque des aliments et des médicaments pris ensembles provoquent un effet inattendu. Leur reconnaissance automatique dans les textes peut être considérée comme une tâche d‘extraction de relation à l‘aide de 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 une approche efficace pour regrouper des relations partageant une représentation similaire en groupes et réduire le manque d‘exemples. Notre approche améliore les performances de la classification des FDI. Enfin, nous contrastons une méthode de regroupement intuitive basée sur la définition des types de relation et un apprentissage non supervisé basé sur les instances de chaque type de relation.
%U https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-tia.2/
%P 19-30

Markdown (Informal)

[Identification des catégories de relations aliment-médicament (Identification of categories of food-drug relations)](https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-tia.2/) (Randriatsitohaina & Hamon, JEP/TALN/RECITAL 2019)

• Identification des catégories de relations aliment-médicament (Identification of categories of food-drug relations) (Randriatsitohaina & Hamon, JEP/TALN/RECITAL 2019)

ACL

• Tsanta Randriatsitohaina and Thierry Hamon. 2019. Identification des catégories de relations aliment-médicament (Identification of categories of food-drug relations). In Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Terminologie et Intelligence Artificielle (atelier TALN-RECITAL \& IC), pages 19–30, Toulouse, France. ATALA.