@inproceedings{Bigeard-Grabar:TALN:2019,
    author = "Bigeard, Elise and Grabar, Natalia",
    title = "D\'etecter la non-adh\'erence m\'edicamenteuse dans les forums de discussion avec les m\'ethodes de recherche d'information",
    booktitle = "Actes de la Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 : Articles courts",
    month = "7",
    year = "2019",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "245-254",
    note = "Detect drug non-compliance in Internet fora using Information Retrieval methods ",
    abstract = "Les m\'ethodes de recherche d'information permettent d'explorer les donn\'ees textuelles. Nous les exploitons pour la d\'etection de messages avec la non-adh\'erence m\'edicamenteuse dans les forums de discussion. La non-adh\'erence m\'edicamenteuse correspond aux cas lorsqu'un patient ne respecte pas les indications de son m\'edecin et modifie les prises de m\'edicaments (augmente ou diminue les doses, par exemple). Le moteur de recherche exploit\'e montre 0,9 de pr\'ecision sur les 10 premiers r\'esultats avec un corpus \'equilibr\'e, et 0,4 avec un corpus respectant la distribution naturelle des messages, qui est tr\`es d\'es\'equilibr\'ee en d\'efaveur de la cat\'egorie recherch\'ee. La pr\'ecision diminue avec l'augmentation du nombre de r\'esultats consid\'er\'es alors que le rappel augmente. Nous exploitons \'egalement le moteur de recherche sur de nouvelles donn\'ees et avec des types pr\'ecis de non-adh\'erence.",
    keywords = "Recherche d'information, requ\^etes, forums, non-adh\'erence m\'edicamenteuse.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2019/34.pdf"
}