Participation d’EDF R&D à DEFT 2020
Danrun Cao, Alexandra Benamar, Manel Boumghar, Meryl Bothua, Lydia Ould Ouali, Philippe Suignard
Résumé : Ce papier décrit la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2020. Notre équipe a participé aux trois tâchés proposées : deux tâches sur le calcul de similarité sémantique entre phrases et une tâche sur l'extraction d'information fine autour d'une douzaine de catégories. Aucune donnée supplémentaire, autre que les données d’apprentissage, n’a été utilisée. Notre équipe obtient des scores au-dessus de la moyenne pour les tâches 1 et 2 et se classe 2e sur la tâche 1. Les méthodes proposées sont facilement transposables à d’autres cas d’application de détection de similarité qui peuvent concerner plusieurs entités du groupe EDF. Notre participation à la tâche 3 nous a permis de tester les avantages et limites de l’outil SpaCy sur l’extraction d’information.
Mots clés : données cliniques, détection de similarité sémantique, Word2Vec, graphes sémantiques, extraction d’information.