Le domaine médical dispose aujourd'hui d'un très grand volume de documents électroniques permettant ainsi la recherche d'une information médicale quelconque. Cependant, l'exploitation de cette grande quantité de données rend la recherche d'une information précise complexe et coûteuse en termes de temps. Cette difficulté a motivé le développement de nouveaux outils de recherche adaptés, comme les systèmes de question-réponse. En effet, ce type de système permet à un utilisateur de poser une question en langage naturel et de retourner une réponse précise à sa requête au lieu d'un ensemble de documents jugés pertinents, comme c'est le cas des moteurs de recherche. Les questions soumises à un système de question-réponse portent généralement sur un type d'objet ou sur une relation entre objets. Dans le cas d'une question telle que " Qui a découvert l'Amérique ? " par exemple, l'objet de la question est une personne. Dans des domaines plus spécifiques, tel que le domaine médical, les types rencontrés sont eux-mêmes plus spécifiques. La question " Comment rechercher l'hématurie ? " appelle ainsi une réponse de type examen médical. L'objectif de ce travail est de mettre en place un système de question-réponse pour des médecins généralistes portant sur les bonnes pratiques médicales. Ce système permettra au médecin de consulter une base de connaissances lorsqu'il se trouve en consultation avec un patient. Ainsi, dans ce travail, nous présentons une stratégie de recherche adaptée au domaine médical. Plus précisément, nous exposerons une méthode pour l'analyse des questions médicales et l'approche adoptée pour trouver une réponse à une question posée. Cette approche consiste à rechercher en premier lieu une réponse dans une ontologie médicale construite à partir de essources sémantiques disponibles pour la spécialité. Si la réponse n'est pas trouvée, le système applique des patrons linguistiques appris automatiquement pour repérer la réponse recherchée dans une collection de documents candidats. L'intérêt de notre approche a été illustré au travers du système de question-réponse " Esculape " qui a fait l'objet d'une évaluation montrant que la prise en compte explicite de connaissances médicales permet d'améliorer les résultats des différents modules du processus de traitement
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00432052 |
Date | 04 July 2008 |
Creators | Embarek, Mehdi |
Publisher | Université Paris-Est |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | fra |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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