These: Asma Ben Abacha, Recherche de reponses precises a des questions medicales

[Thierry Hamon]

Date: Fri, 22 Jun 2012 09:24:36 +0200 (CEST)
From: "Asma Ben Abacha" <abacha at limsi.fr>
Message-ID: <b9bfb577b9f86e29ecdc4a8615a67a51.squirrel at webmail.limsi.fr>
X-url: http://perso.limsi.fr/abacha


Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée
"Recherche de réponses précises à des questions médicales : le système
de questions-réponses MEANS".

La soutenance aura lieu le jeudi 28 juin à 9h30 dans la salle de
conférence du LIMSI, Bât 508, Rue Louis De Broglie, Campus de
l'université d'Orsay [http://www.limsi.fr/Pratique/acces/].

Le jury sera composé de :

M. Guy Lapalme, Professeur, Université de Montréal (Rapporteur)
M. Thierry Poibeau, Directeur de recherche, LATTICE-CNRS (Rapporteur)
M. Stéfan Darmoni, Professeur, CHU de Rouen (Examinateur)
M. Olivier Ferret, Chercheur, CEA-LIST (Examinateur)
M. Joseph Mariani, Directeur de recherche, LIMSI-CNRS (Examinateur)
M. Pierre Zweigenbaum, Directeur de recherche, LIMSI-CNRS (Directeur de
   thèse)

Vous êtes aussi cordialement invités au pot qui suivra.

Bien cordialement,
Asma Ben Abacha
http://perso.limsi.fr/abacha

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Résumé de la thèse
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La recherche de réponses précises à des questions formulées en langue
naturelle renouvelle le champ de la recherche d'information au niveau
des objectifs, des problématiques et des méthodes. De nombreux travaux
ont eu lieu sur la recherche de réponses à des questions factuelles en
domaine ouvert, notamment dans le cadre des campagnes TREC QA. Moins de
travaux ont porté sur la recherche de réponses en domaine de spécialité,
en particulier dans le domaine médical ou biomédical. Plusieurs
conditions différentes sont rencontrées en domaine de spécialité comme
les lexiques et terminologies spécialisés, les types particuliers de
questions, entités et relations du domaine ou les caractéristiques des
documents ciblés.

Les travaux entrepris dans cette thèse ont pour but d'étudier les
approches permettant de répondre automatiquement aux questions
médicales, afin de faciliter la recherche d'informations précises par
les patients ou les médecins.

Dans une première partie, nous étudions les méthodes permettant
d'analyser sémantiquement les questions posées par l'utilisateur ainsi
que les textes utilisés pour trouver les réponses. Pour ce faire nous
utilisons des méthodes hybrides pour deux tâches principales : (i) la
reconnaissance des entités médicales et (ii) l'extraction de relations
sémantiques. Ces méthodes combinent des règles et patrons construits
manuellement, des connaissances du domaine et des techniques
d'apprentissage statistique utilisant différents classifieurs. Ces
méthodes hybrides, expérimentées sur différents corpus, permettent de
pallier les inconvénients des deux types de méthodes d'extraction
d'information, à savoir le manque de couverture potentiel des méthodes à
base de règles et la dépendance aux données annotées des méthodes
statistiques.

Dans une seconde partie, nous étudions l'apport des technologies du web
sémantique pour la portabilité et l'expressivité des systèmes de
questions-réponses. Dans le cadre de notre approche, nous exploitons ces
technologies pour représenter les informations extraites et les
interroger sémantiquement.

Enfin, nous présentons et évaluons notre système de questions-réponses,
appelé MEANS, qui utilise à la fois des techniques de TAL, des
connaissances du domaine et les technologies du web sémantique pour
répondre automatiquement aux questions médicales. Cette approche permet
de rechercher des réponses à partir des annotations sémantiques des
corpus cibles. Elle permet de plus d'envisager de compléter les
informations manquantes dans ces annotations en interrogeant les bases
de connaissances RDF disponibles.

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