Reconnaissance des entités nommées pour l'analyse des pharmacopées médiévales
Résumé
Today, many projects focus on the application of linguistic technologies on modern medical corpora, especially in the field of Named Entity Recognition. Besides, ancient pharmacopoeias are being explored with manual data entry by specialists in history and biology in order to extract knowledge. These analyses are carried out without necessarily going through the automatic recognition of named entities which could accelerate the exploration of the manuscripts. Therefore, we propose here a link between the two practices by: (1) creating a named entity recognition dataset for English translations of medieval Arabic pharmacopoeias and (2) training and evaluating language models that are pre-trained on multiple domains.
Aujourd'hui, de nombreux projets se focalisent sur l’application des technologies linguistiques sur des corpus de médecine moderne surtout en matière de reconnaissance des entités nommées. Par ailleurs, les pharmacopées anciennes sont explorées avec une saisie manuelle des données par des spécialistes d’histoire et de biologie pour en retirer des connaissances. Ces analyses sont réalisées sans nécessairement passer par la reconnaissance des entités nommées, ce qui pourrait pourtant accélérer l’exploration des manuscrits. Par conséquent, nous proposons ici un mariage entre les deux pratiques par : (1) la création d'un ensemble de données de reconnaissance d'entités nommées pour les traductions anglaises de pharmacopées arabes médiévales et (2) l'entraînement et l'évaluation de modèles de langue pré-entraînés sur plusieurs domaines.
Domaines
Intelligence artificielle [cs.AI]
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