Détection de la négation : corpus français et apprentissage supervisé

La detection automatique de la negation fait souvent partie des pre-requis dans les systemes d'extraction d'information, notamment dans le domaine biomedical. Cet article presente deux contributions liees a ce probleme. Nous presentons d'une part un corpus constitue d'extraits des protocoles d'essais cli-niques en francais, dedie aux criteres d'inclusion de patients. Les marqueurs de negation et leurs portees y ont ete annotes manuellement. Nous presentons d'autre part une approche neuronale supervisee pour extraire ces informations automatiquement. Cette approche est validee en l'appliquant a des donnees de l'etat de l'art en anglais sur lesquelles elle montre de tres bons resultats ; appli-quee sur nos donnees en francais, elle obtient des performances comparables.