@inproceedings{Bannour-Tannier-Rance-Neveol:CORIA-TALN:2023,
    author = "Bannour, Nesrine and Tannier, Xavier and Rance, Bastien and N\'ev\'eol, Aur\'elie",
    title = "Positionnement temporel ind\'ependant des \'ev\`enements : application \`a des textes cliniques en fran\c{c}ais",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN),  volume 2 : travaux de recherche originaux - articles courts",
    month = "6",
    year = "2023",
    address = "Paris, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "1-14",
    note = "",
    abstract = "L'extraction de relations temporelles consiste \`a identifier et classifier la relation entre deux mentions. N\'eanmoins, la d\'efinition des mentions temporelles d\'epend largement du type du texte et du domained'application. En particulier, le texte clinique est complexe car il d\'ecrit des \'ev\`enements se produisant \`a des moments diff\'erents et contient des informations redondantes et diverses expressions temporellessp\'ecifiques au domaine. Dans cet article, nous proposons une nouvelle repr\'esentation des relations temporelles, qui est ind\'ependante du domaine et de l'objectif de la t\^ache d'extraction. Nous nousint\'eressons \`a extraire la relation entre chaque portion du texte et la date de cr\'eation du document. Nous formulons l'extraction de relations temporelles comme une t\^ache d'\'etiquetage de s\'equences.Une macro F-mesure de 0,8 est obtenue par un mod\`ele neuronal entra{\^\i}n\'e sur des textes cliniques, \'ecrits en fran\c{c}ais. Nous \'evaluons notre repr\'esentation temporelle par le positionnement temporel des\'ev\`enements de toxicit\'e des chimioth\'erapies.",
    keywords = "Texte clinique, Extraction d'informations temporelles, \'etiquetage de s\'equences",
    url = "461412.pdf"
}