@inproceedings{Randriatsitohaina-Hamon:TIA:2019,
    author = "Randriatsitohaina, Tsanta and Hamon, Thierry",
    title = "Identification des cat\'egories de relations aliment-m\'edicament",
    booktitle = "Actes de la Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN)  PFIA 2019. Terminologie et Intelligence Artificielle (atelier TALN-RECITAL \\& IC)",
    month = "7",
    year = "2019",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "19-30",
    note = "Identification of categories of food-drug relations",
    abstract = "Les interactions aliment-m\'edicament se produisent lorsque des aliments et des m\'edicaments pris ensembles provoquent un effet inattendu. Leur reconnaissance automatique dans les textes peut \^etre consid\'er\'ee comme une t\^ache d'extraction de relation \`a l'aide de m\'ethodes de classification. Toutefois, \'etant donn\'e que ces interactions sont d\'ecrites de mani\`ere tr\`es fine, nous sommes confront\'es au manque de donn\'ees et au manque d'exemples par type de relation. Pour r\'esoudre ce probl\`eme, nous proposons une approche efficace pour regrouper des relations partageant une repr\'esentation similaire en groupes et r\'eduire le manque d'exemples. Notre approche am\'eliore les performances de la classification des FDI. Enfin, nous contrastons une m\'ethode de regroupement intuitive bas\'ee sur la d\'efinition des types de relation et un apprentissage non supervis\'e bas\'e sur les instances de chaque type de relation.",
    keywords = "Classification, Clustering, Extraction de relation, Textes biom\'edicaux.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/ateliers/2019/TIA/2.pdf"
}