Extraction et modélisation d'informations textuelles pour l'exploitation de pharmacopées arabes anciennes
Langue Anglais
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Auteur : El Haff, Karim
Date de soutenance : 05-11-2024

Directeur(s) de thèse : Le Ber, Florence - Pitchon, Véronique

Président : Doucet, Antoine
Rapporteur(s) : Doucet, Antoine - Roche, Mathieu
Membre(s) du jury : Braud, Agnès - Burri, Sylvain

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique, Autres langues

Mots-clés libres : Traitement Automatique des Langues, Fouille de textes, Reconnaissance d’entités nommées, Liage d’entités nommées, Base de données graphe, Pharmacopée
Mots-clés :
  • Traitement automatique du langage naturel
  • Pharmacopée arabe
Résumé : Les pharmacopées anciennes, en particulier celles de l’époque abbasside, représentent une source importante de connaissances scientifiques. Cette période fut marquée par une étude approfondie et un développement de la médecine, ayant laissé un ensemble de pratiques qui ont influencé les fondements de la médecine contemporaine. Ces textes offrent un accès privilégié aux savoirs et aux pratiques médicales de l’époque, susceptibles de révéler des synergies pertinentes pour l’élaboration de solutions aux enjeux médicaux actuels. Cependant, l’ampleur et la complexité de ces pharmacopées, d'un point de vue textuel, posent des défis importants pour les chercheurs modernes visant des analyses systématiques et une extraction de données structurée. Ce travail propose une analyse automatique des manuscrits médicaux arabes médiévaux, visant à extraire des informations exploitables pour les études historiques et la pharmacologie moderne. En appliquant des techniques de fouille de texte, incluant la reconnaissance et le liage d’entités nommées, et ensuite la modélisation de l’information, ce travail structure les données extraites, établissant un lien entre ingrédients, remèdes et ressources de données scientifiques contemporaines. Un pipeline de traitement complet a ainsi été développé, aboutissant à un système d'interrogation des textes pharmacopiques anciens afin de découvrir de nouvelles connaissances. Ce travail met en évidence le potentiel des connaissances médicinales historiques pour informer la recherche moderne grâce à des données structurées et analysables.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2024STRAD035
Type de ressource : Thèse