학술논문
Une nouvelle approche d'analyse automatique de réponses de questionnaires patients basée sur les modèles de langages
Document Type
Article
Author
Source
Revue d Epidemiologie et de Sante Publique; November 2022, Vol. 70 Issue: 1, Number 1 Supplement 4 pS271-S271, 1p
Subject
Language
ISSN
03987620
Abstract
Les questionnaires à réponse ouverte représentent un outil précieux de la recherche épidémiologique pour recueillir la perception des patients sur leur maladie, leur qualité de vie ou leur prise en charge, et améliorer ces dernières [1]. L'analyse des “topics” (i.e. sujets) de réponses peut être automatisée via des méthodes de traitement automatique du langage (Natural Langage Processing, NLP). Ces méthodes permettent notamment d'extraire les thèmes principaux des textes et de les regrouper par topics. Les méthodes de topic modeling traditionnellement utilisées ([2],[3]) se prêtent cependant mal au format généralement court des réponses de questionnaires. En effet, ces modèles font l'hypothèse que les textes regroupent plusieurs sujets et se basent sur la co-occurrence de mots pour identifier les topics. Dans le cas des textes courts, les co-occurrences sont rares, et ces modèles conventionnels donnent des résultats de mauvaise qualité.