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MEANS : une approche sémantique pour la recherche de réponses aux questions médicales

Asma Ben Abacha, Pierre Zweigenbaum

CRP Henri Tudor, Luxembourg, asma.benabacha@tudor.lu

LIMSI-CNRS, France, pz@limsi.fr


Nous présentons une approche pour la recherche de réponses à des questions médicales posées en langage naturel, appelée MEANS. Cette approche se fonde sur des techniques de TAL pour l’extraction des entités médicales et des relations sémantiques exprimées dans les questions et les corpus médicaux. MEANS utilise les langages du Web sémantique pour représenter et interroger les informations recherchées par les utilisateurs. Cette caractéristique permet de partager les informations extraites à partir des corpus et de considérer l’acquisition cumulative de connaissances à moyen et long terme. MEANS construit une requête SPARQL initiale et plusieurs requêtes relaxées comme interprétation sémantique formelle de la question. L’évaluation de MEANS sur un jeu de données réelles a abouti à des résultats encourageants en termes de précision et de MRR et a permis de constater les améliorations significatives apportées par sa méthode de relaxation de requêtes.


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Asma Ben Abacha, Pierre Zweigenbaum
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Date de dernière mise à jour : 5 décembre 2014, auteur : Rédacteurs en chef.