Les données sont disponibles sous forme d'un CSV de 4906 lignes (`data_all.csv`) contenant une entité par ligne, ainsi que d'un CSV contenant les snippets correspondants (`data_all.csv`) 

# Colonnes de `data_all.csv`
## `entity_id`
Identifiant unique de l'entité extraite

## `text_id`
Identifiant unique du *snippet*: Il est possible que plusieurs entités aient été extraites dans un même snippet de texte. Ainsi, plusieurs `entity_id` peuvent partager un même `text_id`.  
**Clé de jointure avec le fichier `data_texts.csv`**

## `offset_begin` et `offset_end`
Début et fin (en nombre de charactères) de l'entité extraite

## `lexical variant`
Texte de l'entité (correspond à `text[offset_begin: offset_end]`)

## `label`
Label de l'entité (quelle maladie est annotée ?)

## `label_value`
Valeur de l'entité: Correspond à la **sévérité**. La majorité des maladies no vont prendre ici que les valeurs:
- `0`: Absence de la maladie. Par exemple dans le snippet '... Tabagisme: absent ...', `label_value` vaut `0`
- `1`: Présence de la maladie.

Certaines maladies sont annotées plus finement et peuvent prendre une troisième valeur `2`. Voir l'annexe pour plus de détails

## `negation`
Colonne booléenne mentionnant si l'entité extraite est niée ou non
> *Le patient est diabétique* -> `False`
> *Le patient n'est pas diabétique* -> `True`

## `hypothesis`
Colonne booléenne mentionnant si l'entité extraite est hypothétique ou non
> *Le patient est diabétique* -> `False`
> *Le patient est sûrement diabétique* -> `True`

## `family`
Colonne booléenne mentionnant si l'entité extraite a trait au patient ou bien à sa famille
> *Le patient est diabétique* -> `False`
> *Le père du patient est diabétique* -> `True`

# Colonnes de `data_texts.csv`
## `text_id`
Identifiant unique du *snippet*.
**Clé de jointure avec le fichier `data_all.csv`**

## `note_text`
Contenu du snippet de texte