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)

Mérième Bouhandi, Florian Boudin, Ygor Gallina

Abstract: Nous présentons dans cet article la participation de l’équipe TALN du LS2N à la tâche d’indexation de cas cliniques (tâche 1). Nous proposons deux systèmes permettant d’identifier, dans la liste de mots-clés fournie, les mots-clés correspondant à un couple cas clinique/discussion, ainsi qu’un classifieur entraîné sur la combinaison des sorties des deux systèmes. Nous présenterons dans le détail les descripteurs utilisés pour représenter les mots-clés ainsi que leur impact sur nos systèmes de classification.