@inproceedings{Dalloux:RECITAL:2017,
    author = "Dalloux,Cl\'{e}ment",
    title = "D\'{e}tection de l'incertitude et de la n\'{e}gation : un \'{e}tat de l'art",
    booktitle = "Actes des 19e REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le TAL - articles longs",
    month = "6",
    year = "2017",
    address = "Orl\'{e}ans, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "94-107",
    note = "Identifying uncertainty and negation's cues and scope : State of the art One of the goals of our endeavours is to turn a corpus of medical documents into more easily readable structured data",
    abstract = "L'un des objectifs de nos travaux, \`{a} terme, est de transformer un corpus de documents m\'{e}dicaux en donn\'{e}es structur\'{e}es pour en faciliter l'exploitation. Ainsi, il est n\'{e}cessaire non seulement de d\'{e}tecter les concepts m\'{e}dicaux \'{e}voqu\'{e}s, mais aussi d'int\'{e}grer un processus capable d'identifier le contexte dans lequel est \'{e}voqu\'{e} chaque concept m\'{e}dical. Dans cet article, nous revenons principalement sur les syst\`{e}mes par apprentissage supervis\'{e} qui ont \'{e}t\'{e} propos\'{e} pour la d\'{e}tection de l'incertitude et de la n\'{e}gation. Ces dix derni\`{e}res ann\'{e}es, les travaux pour d\'{e}tecter l'incertitude et la n\'{e}gation dans les textes en anglais ont donn\'{e} des r\'{e}sultats satisfaisants. Cependant, il existe encore une marge de progression non-n\'{e}gligeable.",
    keywords = "\'{e}tiquetage automatique, incertitude, n\'{e}gation, apprentissage artificiel, apprentissage supervis\'{e}.",
    url = "https://talnarchives.atala.org/RECITAL/RECITAL-2017/15.pdf"
}