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Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Évaluation d'un générateur automatique de reformulations médicales

Ioana Buhnila
Amalia Todirascu

Résumé

Les textes médicaux sont difficiles à comprendre pour le grand public à cause des termes de spécialité. Ces notions médicales ont besoin d'être reformulées en utilisant des mots de la langue commune. La reformulation représente le processus de réécriture qui a le rôle d'expliquer ou simplifier une phrase ou syntagme. Nous présentons la méthodologie de construction d'un jeu de données original (termes et reformulations) permettant la détection et génération des nouvelles reformulations médicales. Pour compléter ce corpus, nous menons des expériences de génération automatique de reformulations médicales sous-phrastiques avec l'outil APT (Nighojkar & Licato, 2021), qui s'appuie sur des techniques d'apprentissage profond. Nous adaptons le modèle de langue de type Transformer T5 (Raffel et al., 2020) avec des termes médicaux et leur reformulations annotés manuellement en français et en roumain, langue romane peu dotée en ressources pour le TAL. Nous présentons une analyse détaillée des résultats de la génération automatique des paraphrases.
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Dates et versions

hal-04130149 , version 1 (20-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04130149 , version 1

Citer

Ioana Buhnila, Amalia Todirascu. Évaluation d'un générateur automatique de reformulations médicales. 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, 2023, Paris, France. pp.80-93. ⟨hal-04130149⟩
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