Identification de mots et passages difficiles dans les documents médicaux en français
| Autor: | Sheang, Kim Cheng, Koptient, Anaïs, Grabar, Natalia, Saggion, Horacio |
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| Přispěvatelé: | Universitat Pompeu Fabra, Savoirs, Textes, Langage (STL) - UMR 8163 (STL), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Estève, Yannick, Jiménez, Tania, Parcollet, Titouan, Zanon Boito, Marcely |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2022 |
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| Zdroj: | Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale Traitement Automatique des Langues Naturelles Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2022, Avignon, France. pp.116-125 |
| Popis: | Comunicació presentada a: 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, celebrat del 27 de juny a l'1 de juliol de 2022 a Avignon, França L’objectif de la simplification automatique des textes consiste à fournir une nouvelle version de documents qui devient plus facile à comprendre pour une population donnée ou plus facile à traiter par d’autres applications du TAL. Cependant, avant d’effectuer la simplification, il est important de savoir ce qu’il faut simplifier exactement dans les documents. En effet, même dans les documents techniques et spécialisés, il n’est pas nécessaire de tout simplifier mais juste les segments qui présentent des difficultés de compréhension. Il s’agit typiquement de la tâche d’identification de mots complexes : effectuer le diagnostic de difficulté d’un document donné pour y détecter les mots et passages complexes. Nous proposons de travail sur l’identification de mots et passages complexes dans les documents biomédicaux en français. The purpose of automatic text simplification is to provide a new version of documents that are easier to understand by a given population or easier to process by other NLP applications. However, it is important to know what should be simplified exactly within the documents before the simplification is done. Indeed, even in technical and specialized documents, it is unnecessary to simplify everything but just those segments that present understanding difficulty. Typically, the purpose of complex word identification is to diagnose the difficulty of a given document to detect complex words or passages within it. We propose to address the issue of identifying complex words and passages within biomedical documents in French. Our work is partly supported by the project Context-aware Multilingual Text Simplification (ConMuTeS) PID2019-109066GB-I00/AEI/10.13039/501100011033 awarded by Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MCIU), by Agencia Estatal de Investigación (AEI) of Spain, and by the French National Agency for Research (ANR) as part of the CLEAR project (Communication, Literacy, Education, Accessibility, Readability), ANR-17-CE19-0016-01. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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