| Summary: | La quantité d'information disponible dans le domaine biomédical ne cesse d'augmenter. Pour que cette information soit facilement utilisable par les experts d'un domaine, il est nécessaire de l'extraire et de la structurer. Pour avoir des données structurées, il convient de détecter les relations existantes entre les entités dans les textes. Nos recherches se sont focalisées sur la question de l'extraction de relations complexes représentant des résultats expérimentaux, et sur la détection et la catégorisation de relations binaires entre des entités biomédicales. Nous nous sommes intéressée aux résultats expérimentaux présentés dans les articles scientifiques. Nous appelons résultat expérimental, un résultat quantitatif obtenu suite à une expérience et mis en relation avec les informations permettant de décrire cette expérience. Ces résultats sont importants pour les experts en biologie, par exemple pour faire de la modélisation. Dans le domaine de la physiologie rénale, une base de données a été créée pour centraliser ces résultats d'expérimentation, mais l'alimentation de la base est manuelle et de ce fait longue. Nous proposons une solution pour extraire automatiquement des articles scientifiques les connaissances pertinentes pour la base de données, c'est-à-dire des résultats expérimentaux que nous représentons par une relation n-aire. La méthode procède en deux étapes : extraction automatique des documents et proposition de celles-ci pour validation ou modification par l'expert via une interface. Nous avons également proposé une méthode à base d'apprentissage automatique pour l'extraction et la classification de relations binaires en domaine de spécialité. Nous nous sommes intéressée aux caractéristiques et variétés d'expressions des relations, et à la prise en compte de ces caractéristiques dans un système à base d'apprentissage. Nous avons étudié la prise en compte de la structure syntaxique de la phrase et la simplification de phrases dirigée pour la tâche d'extraction de relations. Nous avons en particulier développé une méthode de simplification à base d'apprentissage automatique, qui utilise en cascade plusieurs classifieurs. === The amount of available scientific literature is constantly growing. If the experts of a domain want to easily access this information, it must be extracted and structured. To obtain structured data, both entities and relations of the texts must be detected. Our research is about the problem of complex relation extraction which represent experimental results, and detection and classification of binary relations between biomedical entities. We are interested in experimental results presented in scientific papers. An experimental result is a quantitative result obtained by an experimentation and linked with information that describes this experimentation. These results are important for biology experts, for example for doing modelization. In the domain of renal physiology, a database was created to centralize these experimental results, but the base is manually populated, therefore the population takes a long time. We propose a solution to automatically extract relevant knowledge for the database from the scientific papers, that is experimental results which are represented by a n-ary relation. The method proceeds in two steps: automatic extraction from documents and proposal of information extracted for approval or modification by the experts via an interface. We also proposed a method based on machine learning for extraction and classification of binary relations in specialized domains. We focused on the variations of the expression of relations, and how to represent them in a machine learning system. We studied the way to take into account syntactic structure of the sentence and the sentence simplification guided by the task of relation extraction. In particular, we developed a simplification method based on machine learning, which uses a series of classifiers.
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