Nous détaillerons ici une approche permettant de détecter des affixes à partir de dictionnaires en se basant sur l'algorithme de la plus longue sous-chaîne commune, dans le cadre de la reconnaissance d'entités nommées chimiques sur CHEMDNER. Nous verrons ensuite des méthodes de sélection et de tri afin de les intégrer au mieux dans un système d'apprentissage automatique.