@inproceedings{Grabar-Hamon:RISQUETAL:2016,
    author = "Grabar, Natalia and Hamon, Thierry",
    title = "Exploitation de diff\'erentes approches pour d\'etecter et cat\'egoriser le vrisque chimique et bact\'eriologique",
    booktitle = "Actes de la conf\'erence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. Volume 10 : RisqueTAL",
    month = "7",
    year = "2016",
    address = "Paris, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "1-11",
    note = "Exploitation of various approaches for automatic detection and categorization of chemical risk",
    abstract = "Le risque chimique couvre les situations o\`u les produits chimiques sont ou peuvent \^etre dangereux pour la sant\'e humaine, animale et pour l'environnement. La d\'etection des informations qui concernent le risque des substances chimiques occupe une place importante dans des agences environnementales et les chercheurs. Cependant, d'une part la profusion de donn\'ees et d'autre part les controverses qui les concernent cr\'eent une situation o\`u il devient difficile de trouver rapidement et efficacement les informations pertinentes. Notre objectif consiste \`a proposer une aide automatique pour l'analyse de la litt\'erature scientifique afin de d\'etecter les phrases indicatives du risque que pr\'esentent les substances chimiques ou des bact\'eries. La t\^ache est abord\'ee comme un probl\`eme de cat\'egorisation : il s'agit de cat\'egoriser les phrases des textes dans les classes du risque li\'e aux substances. Nous utilisons trois approches : \`a base de r\`egles, par apprentissage supervis\'e et la recherche d'information. De meilleurs r\'esultats sont obtenus avec l'apprentissage supervis\'e et la recherche d'information. En fonction des approches, les r\'esultats obtenus montrent jusqu'\`a 0,8 de F-mesure.",
    keywords = "Risque chimique, cat\'egorisation supervis\'ee, recherche d'information.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/ateliers/2016/RisqueTAL/1.pdf"
}