L. Récemment, ;. Développement-de-plongements-dynamiques-tels-que-bert, and . Devlin, 2019)...) ont ouvert de nouvelles voies de recherche sur les plongements. Ils reposent cependant sur la même hypothèse distributionnelle et le même besoin de grandes quantités de textes. Par ailleurs, les jeux d'évaluation actuels ne sont pas très adaptés à leur fonctionnement (puisque l'évaluation des plongements est fait hors contexte dans les jeux de données utilisés dans cet article). Cependant, même pour ces approches, l'adjonction d'indices autres tels que nos représentations par kanjis pourraient, 2019) et leurs pendants dans le domaine biomédical, 2019.

. Enfin, le code pour les générer (requiert un accès à l'UMLS)

A. E. Murphy, J. Boag, W. Weng-w.-h, J. D. Naumann-t, and . Mcdermott-m, Publicly available clinical BERT embeddings, Proceedings of the 2nd Clinical Natural Language Processing Workshop, pp.72-78, 2019.

. R. Aronson-a, Effective mapping of biomedical text to the UMLS Metathesaurus : the MetaMap program, Actes de AMIA, pp.17-21, 2001.

. L. Beam-a, B. Kompa, . Schmaltz-a, . Fried-i, . Weber-g et al.,

&. Kohane and I. S. , Clinical concept embeddings learned from massive sources of multimodal medical data, Proceedings of the Pacific Symposium on BioComputing, pp.295-306, 2020.

Y. Choi and . A. Chiu-c.-y.-i.-&-sontag-d, Learning low-dimensional representations of medical concepts, Clinical Research Informatics : AMIA, 2016.

. Claveau-v.-&-kijak-e, Analyse morphologique non supervisée en domaine biomédical. Application à la recherche d'information, vol.54, 2013.

L. De-vine, G. Zuccon, B. Koopman, . &. Sitbon-l, and . Bruza-p, Medical semantic similarity with a neural language model, Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Conference on Information and Knowledge Management, CIKM '14, pp.1819-1822, 2014.

J. Devlin, . Chang-m.-w, and . Lee-k.-&-toutanova-k, BERT : Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding, Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies, vol.1, pp.4171-4186, 2019.

L. J. Yoon-w, K. S. , K. D. , K. S. So-c, and . Kang-j, BioBERT : a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining, Bioinformatics, p.36, 2019.

. Mikolov-t, . Sutskever-i, . Chen-k, . S. Corrado-g, and . Dean-j, Distributed representations of words and phrases and their compositionality, p.187, 2013.

Z. Q. Ghahramani-&-k and É. Weinberger, Advances in Neural Information Processing Systems 26 : 27th Annual Conference on Neural Information Processing Systems, pp.3111-3119, 2013.

. Pakhomov-s, B. Mcinnes, A. T. Liu, Y. &. Pedersen-t, and . Melton-g, Semantic similarity and relatedness between clinical terms : An experimental study. AMIA, Annual Symposium proceedings / AMIA Symposium. AMIA Symposium, pp.572-576, 2010.

J. Pennington, . &. Socher-r, and . D. Manning-c, Glove : Global vectors for word representation, Empirical Methods in Natural Language Processing, pp.1532-1543, 2014.

W. E. Robertson-s and . Hancock-beaulieu-m, Okapi at TREC-7 : Automatic Ad Hoc, Filtering, VLC and Interactive, Proceedings of the 7 th Text Retrieval Conference, TREC-7, pp.199-210, 1998.

. Sarveniazi-a, An actual survey of dimensionality reduction, American Journal of Computational Mathematics, vol.04, pp.55-72, 2014.

. Tuttle-m, D. Sherertz, . Olson-n, M. Erlbaum, D. Sperzel et al., Using meta-1 -the 1 st version of the UMLS metathesaurus, Proc. of the 14 th annual Symposium on Computer Applications in Medical Care (SCAMC), pp.131-135, 1990.

W. Z. Lv, Q. &. Lan-x, and . Zhang-y, Cross-lingual knowledge graph alignment via graph convolutional networks, Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp.349-357, 2018.