no code implementations • JEP/TALN/RECITAL 2022 • Tiphaine Le Clercq de Lannoy, Romaric Besançon, Olivier Ferret, Julien Tourille, Frédérique Brin-Henry, Bianca Vieru
Dans un contexte où peu de corpus annotés pour l’extraction d’entités médicales sont disponibles, nous étudions dans cet article une approche hybride combinant utilisation de connaissances spécialisées et adaptation de modèles de langues en mettant l’accent sur l’effet du pré-entraînement d’un modèle de langue généraliste (CamemBERT) sur différents corpus.