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Query selection methods for automated corpora construction with a use case in food-drug interactions
In this paper, we address the problem of automatically constructing a relevant corpus of scientific articles about food-drug interactions.
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)
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.
Identification des probl\`emes d'annotation pour l'extraction de relations (Identification of annotation problem for the relation extraction)
L{'}annotation d{'}un corpus est une t{\^a}che difficile et laborieuse, notamment sur des textes de sp{\'e}cialit{\'e} comme les textes biom{\'e}dicaux.
De l'extraction des interactions m\'edicament-m\'edicament vers les interactions aliment-m\'edicament \`a partir de textes biom\'edicaux: Adaptation de domaine (From the extraction of drug-drug interactions to the food-drug interactions in biomedical texts : domain adaptation)
Les interactions aliments-m{\'e}dicaments (FDI) se produisent lorsque des aliments et des m{\'e}dicaments sont pris simultan{\'e}ment et provoquent un effet inattendu.
Identification des cat\'egories de relations aliment-m\'edicament (Identification of categories of food-drug relations)
Les interactions aliment-m{\'e}dicament se produisent lorsque des aliments et des m{\'e}dicaments pris ensembles provoquent un effet inattendu.
