Extraction des relations temporelles entre événements médicaux dans des comptes rendus hospitaliers
Pierre Zweigenbaum, Xavier Tannier
Résumé : Le défi i2b2/VA 2012 était dédié à la détection de relations temporelles entre événements et expressions temporelles dans des comptes rendus hospitaliers en anglais. Les situations considérées étaient beaucoup plus variées que dans les défis TempEval. Nous avons donc axé notre travail sur un examen systématique de 57 situations différentes et de leur importance dans le corpus d’apprentissage en utilisant un oracle, et avons déterminé empiriquement le classifieur qui se comportait le mieux dans chaque situation, atteignant ainsi une F-mesure globale de 0,623.
Abstract : The 2012 i2b2/VA challenge focused on the detection of temporal relations between events and temporal expressions in English clinical texts. The addressed situations were much more diverse than in the TempEval challenges. We thus focused on the systematic study of 57 distinct situations and their importance in the training corpus by using an oracle, and empirically determined the best performing classifier for each situation, thereby achieving a 0.623 F-measure.
Mots clés : extraction d’information, événements médicaux, relations temporelles, médecine
Keywords : Information Extraction, Clinical Events, Temporal Relations, Medicine