5-9 juin 2023 PARIS (France)
Positionnement temporel indépendant des évènements : application à des textes cliniques en français
Nesrine Bannour  1@  , Xavier Tannier  2@  , Bastien Rance  3@  , Aurélie Névéol  1@  
1 : Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, CentraleSupélec, Université Paris-Saclay, Centre National de la Recherche Scientifique
2 : Laboratoire d'Informatique Médicale et Ingénierie des Connaissances en e-Santé
Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale, Sorbonne Université, Université Sorbonne Paris nord
3 : Health data- and model- driven Knowledge Acquisition
Inria de Paris, Centre de Recherche des Cordeliers, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale - INSERM, Assistance publique - Hôpitaux de Paris - AP-HP (FRANCE)

L'extraction de relations temporelles consiste à identifier et classifier la relation entre deux mentions. Néanmoins, la définition des mentions temporelles dépend largement du type du texte et du domaine
d'application. En particulier, le texte clinique est complexe car il décrit des évènements se produisant à des moments différents et contient des informations redondantes et diverses expressions temporelles
spécifiques au domaine. Dans cet article, nous proposons une nouvelle représentation des relations temporelles, qui est indépendante du domaine et de l'objectif de la tâche d'extraction. Nous nous
intéressons à extraire la relation entre chaque portion du texte et la date de création du document. Nous formulons l'extraction de relations temporelles comme une tâche d'étiquetage de séquences.
Une macro F-mesure de 0,8 est obtenue par un modèle neuronal entraîné sur des textes cliniques, écrits en français. Nous évaluons notre représentation temporelle par le positionnement temporel des
évènements de toxicité des chimiothérapies.


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