Mehdi Embarek

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In this article, we present a method for extracting automatically from texts semantic relations in the medical domain using linguistic patterns. These patterns refer to three levels of information about words: inflected form, lemma and part-of-speech. The method we present consists first in identifying the entities that are part of the relations to extract,(More)
In this article, we focus on the problem of adapting an open-domain question-answering system to a specialized domain, the medical domain in the present case with family doctors as target users. More precisely, we tackle this problem by adding to an open-domain system the capability to exploit the concepts and relations of a domain mode. Although a large(More)
Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d'OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d'exploiter la structure d'un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l'existence d'un grand(More)
Le projet STAM aborde la problématique de la transcription automatique du langage texto (SMS) et plus particulièrement la traduction des messages écrits en arabe dialectal. L'objectif du système STAM est de traduire automatiquement des textes rédigés en langage SMS dans un dialecte parlé dans le monde arabe (langue source) en un texte facilement(More)
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