@inproceedings{grabar-hamon-2015-extraction,
    title = "Extraction automatique de paraphrases grand public pour les termes m{\'e}dicaux",
    author = "Grabar, Natalia  and
      Hamon, Thierry",
    editor = "Lecarpentier, Jean-Marc  and
      Lucas, Nadine",
    booktitle = "Actes de la 22e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
    month = jun,
    year = "2015",
    address = "Caen, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/add-emnlp-2024-awards/2015.jeptalnrecital-long.16/",
    pages = "182--195",
    abstract = "Nous sommes tous concern{\'e}s par notre {\'e}tat de sant{\'e} et restons sensibles aux informations de sant{\'e} disponibles dans la soci{\'e}t{\'e} moderne {\`a} travers par exemple les r{\'e}sultats des recherches scientifiques, les m{\'e}dias sociaux de sant{\'e}, les documents cliniques, les {\'e}missions de t{\'e}l{\'e} et de radio ou les nouvelles. Cependant, il est commun de rencontrer dans le domaine m{\'e}dical des termes tr{\`e}s sp{\'e}cifiques (e.g., bl{\'e}pharospasme, alexitymie, appendicectomie), qui restent difficiles {\`a} comprendre par les non sp{\'e}cialistes. Nous proposons une m{\'e}thode automatique qui vise l`acquisition de paraphrases pour les termes m{\'e}dicaux, qui soient plus faciles {\`a} comprendre que les termes originaux. La m{\'e}thode est bas{\'e}e sur l`analyse morphologique des termes, l`analyse syntaxique et la fouille de textes non sp{\'e}cialis{\'e}s. L`analyse et l'{\'e}valuation des r{\'e}sultats indiquent que de telles paraphrases peuvent {\^e}tre trouv{\'e}es dans les documents non sp{\'e}cialis{\'e}s et pr{\'e}sentent une compr{\'e}hension plus facile. En fonction des param{\`e}tres de la m{\'e}thode, la pr{\'e}cision varie entre 86 et 55{\%}. Ce type de ressources est utile pour plusieurs applications de TAL (e.g., recherche d`information grand public, lisibilit{\'e} et simplification de textes, syst{\`e}mes de question-r{\'e}ponses)."
}