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Désidentification de données texte produites dans un cadre de relation client



Désidentification de données texte produites dans un cadre de relation client
Guillaume Dubuisson Duplessis, Elliot Bartholme, Sofiane Kerroua, Mathilde Poulain, Ahès Roulier and Anne-Laure Guénet
Cette démonstration présente une solution performante de désidentification de données texte selon 13 types d’entités nommées et entraînée sur des données issues de la relation client.

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Participation de l’équipe du LIMICS à DEFT 2020



Participation de l’équipe du LIMICS à DEFT 2020
Perceval Wajsbürt, Yoann Taillé, Guillaume Lainé and Xavier Tannier
Nous présentons dans cet article les méthodes conçues et les résultats obtenus lors de notre participa-tion à la tâche 3 de la campagne d’évaluation DEFT 2020, consistant en la reconnaissance d’entitésnommées du domaine médical. Nous proposons deux modèles différents permettant de prendre encompte les entités imbriquées, qui représentent une des difficultés du jeu de données proposées,et présentons les résultats obtenus. Notre meilleur run obtient la meilleure performance parmi lesparticipants, sur l’une des deux sous-tâches du défi.