DOING@DEFT : cascade de CRF pour l'annotation d'entit\'es cliniques imbriqu\'ees (DOING@DEFT : cascade of CRF for the annotation of nested clinical entities)
Cet article pr{\'e}sente le syst{\`e}me d{\'e}velopp{\'e} par l{'}{\'e}quipe DOING pour la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT 2020 portant sur la similarit{\'e} s{\'e}mantique et l{'}extraction d{'}information fine. L{'}{\'e}quipe a particip{\'e} uniquement {\`a} la t{\^a}che 3 : {``}extraction d{'}information{''}. Nous avons utilis{\'e} une cascade de CRF pour annoter les diff{\'e}rentes informations {\`a} rep{\'e}rer. Nous nous sommes concentr{\'e}s sur la question de l{'}imbrication des entit{\'e}s et de la pertinence d{'}un type d{'}entit{\'e} pour apprendre {\`a} reconna{\^\i}tre un autre. Nous avons {\'e}galement test{\'e} l{'}utilisation d{'}une ressource externe, MedDRA, pour am{\'e}liorer les performances du syst{\`e}me et d{'}un pipeline plus complexe mais ne g{\'e}rant pas l{'}imbrication des entit{\'e}s. Nous avons soumis 3 runs et nous obtenons en moyenne sur toutes les classes des F-mesures de 0,64, 0,65 et 0,61.
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