La désambiguisation des abréviations du domaine médical

Autor: Koptient, Anaïs
Přispěvatelé: Savoirs, Textes, Langage (STL) - UMR 8163 (STL), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Benzitoun, Christophe, Braud, Chloé, Huber, Laurine, Langlois, David, Ouni, Slim, Pogodalla, Sylvain, Schneider, Stéphane, Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 31e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL
6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 31e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition)
6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 31e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition), Jun 2020, Nancy, France. pp.151-163
Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL
6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL
6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL, Jun 2020, Nancy, France. pp.151-163
Popis: Abbreviations, although commonly used, have quite opaque semantics because only their first letters are transparent. This may prevent from understanding of abbreviations, and of texts they occur within, by speakers. Besides, some abbreviations are ambiguous and have more than one meaning, which increases their understanding difficulty. We propose to work with abbreviations from the medical domain as part of the automatic text simplification. During the simplification process, it is indeed necessary to chose the right expanded form of abbreviations satisfying a given context. We propose to address disambiguation of abbreviations as supervised categorization problem. Descriptors are built from lexical and syntactic contexts of the abbreviations. Training is done on sentences containing expanded forms of the abbreviations. Test is done on corpus built manually, in which the correct senses of abbreviations have been defined according to their contexts. The average F-measure of our approach is 0.888 in cross-validation on the training corpus and 0.773 on the test corpus.; Les abréviations, tout en étant répandues dans la langue, ont une sémantique assez opaque car seulement les premières lettres sont transparentes. Cela peut donc empêcher la compréhension des abréviations, et des textes qui les contiennent, par les locuteurs. De plus, certaines abréviations sont ambiguës en ayant plusieurs sens possibles, ce qui augmente la difficulté de leur compréhension. Nous proposons de travailler avec les abréviations de la langue médicale dans un cadre lié à la simplification automatique de textes. Dans le processus de simplification, il faut en effet choisir la forme étendue des abréviations qui soit correcte pour un contexte donné. Nous proposons de traiter la désambiguïsation d’abréviations comme un problème de catégorisation supervisée. Les descripteurs sont construits à partir des contextes lexical et syntaxique des abréviations. L’entraînement est effectué sur les phrases qui contiennent les formes étendues des abréviations. Le test est effectué sur un corpus construit manuellement, où les bons sens des abréviations ont été définis selon les contextes. Notre approche montre une F-mesure moyenne de 0,888 sur le corpus d’entraînement en validation croisée et 0,773 sur le corpus de test.
Databáze: OpenAIRE
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