Extraction d'interactions entre aliment et m\'edicament : Etat de l'art et premiers r\'esultats (Extraction of food-drug interactions : State of the art and first results)

Dans cet article, nous nous int{\'e}ressons {\`a} l{'}extraction des interactions entre m{\'e}dicaments et aliments, une t{\^a}che qui s{'}apparente {\`a} l{'}extraction de relations entre termes dans les textes de sp{\'e}cialit{\'e}. De nombreuses approches ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}es pour extraire des relations {\`a} partir de textes : des patrons lexico-syntaxiques, de la classification supervis{\'e}e, et plus r{\'e}cemment de l{'}apprentissage profond. A partir de cet {\'e}tat de l{'}art, nous pr{\'e}sentons une m{\'e}thode bas{\'e}e sur un apprentissage supervis{\'e} et les r{\'e}sultats d{'}une premi{\`e}re s{\'e}rie d{'}exp{\'e}riences. Malgr{\'e} le d{\'e}s{\'e}quilibre des classes, les r{\'e}sultats sont encourageants. Nous avons ainsi pu identifier les classifieurs les plus performants suivant les {\'e}tapes. Nous avons {\'e}galement observ{\'e} l{'}impact important des cat{\'e}gories s{\'e}mantiques des termes comme descripteurs.