Extraction De Relations Entre Concepts Dans Le Domaine Biomédical
Résumé: Une vaste quantité de connaissances biomédicales est contenue dans des documents en texte libre. Les recherches actuelles pour extraire la sémantique de ces sources se concentrent sur l’identification des concepts médicaux (gènes, protéines, maladies, etc.) à partir de texte libre et sur l’extraction de relations entre les concepts identifiés. L’extraction de relations tente en général d’identifier diverses relations dans un ensemble de documents. Dans des corpus de spécialités, l’extraction de relations implique principalement des entités appropriées à la spécialité. Cette particularité engendre des relations plus spécifiques entre les concepts. Dans le domaine médical, il peut s’agir de trouver diverses interactions entre gênes, de trouver la relation existante entre une maladie et un traitement, ou encore une maladie et un examen cliniques. Il existe pour cela trois types d’approches : les approches statistiques, les approches linguistiques, et les approches hybride. La méthode que nous proposons dans le cadre de ce travail s’inscrit de la même perspective que les approches statistique, et plus exactement les approches qui se basent sur la cooccurrence de termes spécifiques. Notre méthode se déroule en deux étapes. La première étape consiste à identifier dans les documents les concepts médicaux. Dans la phrase “the genetic material is partitioned between mother and daughter cell.”, le premier objectif est d’extraire les concepts “genetic” et “cell”. La deuxième étape consiste a calculé la cooccurrence entre les concepts identifié en appliquant la mesure que nous proposons.
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