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PFIA 2019: Toulouse, France
- Emmanuel Morin, Sophie Rosset, Pierre Zweigenbaum:
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL), Toulouse, France, 2019. ATALA 2019 - Natalia Grabar, Cyril Grouin, Thierry Hamon, Vincent Claveau:
Recherche et extraction d'information dans des cas cliniques. Présentation de la campagne d'évaluation DEFT 2019 (Information Retrieval and Information Extraction from Clinical Cases). 7-16 - Philippe Suignard, Meryl Bothua, Alexandra Benamar:
Participation d'EDF R&D à DEFT 2019 : des vecteurs et des règles ! (EDF R&D submission to DEFT 2019 ). 17-28 - Jacques Hilbey, Louise Deléger, Xavier Tannier:
Participation de l'équipe LAI à DEFT 2019 (Participation of team LAI in the DEFT 2019 challenge ). 29-34 - Jean-Christophe Mensonides, Pierre-Antoine Jean, Andon Tchechmedjiev, Sébastien Harispe:
DÉfi Fouille de Textes 2019 : indexation par extraction et appariement textuel (DEFT 2019 : extraction-based document indexing and textual document similarity matching ). 35-48 - Davide Buscaldi, Dhaou Ghoul, Joseph Le Roux, Gaël Lejeune:
Indexation et appariements de documents cliniques pour le Deft 2019 (Indexing and pairing texts of the medical domain ). 49-56 - Mérième Bouhandi, Florian Boudin, Ygor Gallina:
DeFT 2019 : Auto-encodeurs, Gradient Boosting et combinaisons de modèles pour l'identification automatique de mots-clés. Participation de l'équipe TALN du LS2N (Autoencoders, gradient boosting and ensemble systems for automatic keyphrase assignment : The LS2N team participation's in the 2019 edition of DeFT). 57-66 - Estelle Maudet, Oralie Cattan, Maureen de Seyssel, Christophe Servan:
Qwant Research @DEFT 2019 : appariement de documents et extraction d'informations à partir de cas cliniques (Document matching and information retrieval using clinical cases). 67-80 - Damien Sileo, Tim Van de Cruys, Philippe Muller, Camille Pradel:
Aprentissage non-supervisé pour l'appariement et l'étiquetage de cas cliniques en français - DEFT2019 (Unsupervised learning for matching and labelling of french clincal cases - DEFT2019 ). 81-90 - Khadim Dramé, Ibrahima Diop, Lamine Faty, Birame Ndoye:
Indexation et appariement de documents cliniques avec le modèle vectoriel (Indexing and matching clinical documents using the vector space model). 91-97
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