Biomedical information extraction is crucial for advancing research, enhancing healthcare, and discovering treatments by efficiently analyzing extensive data. Given the extensive amount of biomedical data available, automated information extraction methods are necessary due to manual extraction’s labor-intensive, expertise-dependent, and costly nature. In this paper, we propose a novel two-stage system for information extraction where we annotate biomedical articles based on a specific ontology (HOIP). The major challenge is annotating relation between biomedical processes often not explicitly mentioned in text articles. Here, we first predict the candidate processes and then determine the relationships between these processes. The experimental results show promising outcomes in mention-agnostic process identification using Large Language Models (LLMs). In relation classification, BERT-based supervised models still outperform LLMs significantly. The end-to-end evaluation results suggest the difficulty of this task and room for improvement in both process identification and relation classification.

The biomedical domain has sparked a significant interest in the field of Natural Language Processing (NLP), which has seen substantial advancements with pre-trained language models (PLMs). However, comparing these models has proven challenging due to variations in evaluation protocols across different models. A fair solution is to aggregate diverse downstream tasks into a benchmark, allowing for the assessment of intrinsic PLMs qualities from various perspectives. Although still limited to few languages, this initiative has been undertaken in the biomedical field, notably English and Chinese. This limitation hampers the evaluation of the latest French biomedical models, as they are either assessed on a minimal number of tasks with non-standardized protocols or evaluated using general downstream tasks. To bridge this research gap and account for the unique sensitivities of French, we present the first-ever publicly available French biomedical language understanding benchmark called DrBenchmark. It encompasses 20 diversified tasks, including named-entity recognition, part-of-speech tagging, question-answering, semantic textual similarity, or classification. We evaluate 8 state-of-the-art pre-trained masked language models (MLMs) on general and biomedical-specific data, as well as English specific MLMs to assess their cross-lingual capabilities. Our experiments reveal that no single model excels across all tasks, while generalist models are sometimes still competitive.

Enhancing text readability is crucial for readers with challenges like dyslexia. This paper delves into the segmentation of sentences into rheses, i.e. rhythmic and semantic units. Their aim is to clarify sentence structures for improved comprehension, through a harmonious balance between syntactic accuracy, the natural rhythm of reading aloud, and the delineation of meaningful units. This study relates and compares our various attempts to improve a pre-existing rhesis segmentation tool, which is based on the selection of candidate segmentations. We also release TeRheSe (Texts with Rhesis Segmentation), a bilingual dataset, segmented into rheses, comprising 12 books from classic literature in French and English. We evaluated our approaches on this dataset, showing the efficiency of a novel approach based on token classification, reaching a F1-score of 90.0% in English (previously 85.3%) and 91.3% in French (previously 88.0%). We also study the potential of leveraging prosodic elements, though its definitive impact remains inconclusive.

We present a manually annotated new corpus, Species-Species Interaction (SSI), for extracting meaningful binary relations between species, in biomedical texts, at sentence level, with a focus on the gut microbiota. The corpus leverages PubTator to annotate species in full-text articles after evaluating different NER species taggers. Our first results are promising for extracting relations between species using BERT and its biomedical variants.

Nous nous intéressons à l’extraction de relations, dans des articles scientifiques, portant sur le microbiome humain. Afin de construire un corpus annoté, nous avons évalué l’utilisation de l’ontologie OHMI pour détecter les relations présentes dans les phrases des articles scientifiques, en calculant la similarité sémantique entre les relations définies dans l’ontologie et les phrases des articles. Le modèle BERT et trois variantes biomédicales sont utilisés pour obtenir les représentations des relations et des phrases. Ces modèles sont comparés sur un corpus construit à partir d’articles scientifiques complets issus de la plateforme ISTEX, dont une sous-partie a été annotée manuellement.

This corpus is part of the PASTEL (Performing Automated Speech Transcription for Enhancing Learning) project aiming to explore the potential of synchronous speech transcription and application in specific teaching situations. It includes 10 hours of different lectures, manually transcribed and segmented. The main interest of this corpus lies in its multimodal aspect: in addition to speech, the courses were filmed and the written presentation supports (slides) are made available. The dataset may then serve researches in multiple fields, from speech and language to image and video processing. The dataset will be freely available to the research community. In this paper, we first describe in details the annotation protocol, including a detailed analysis of the manually labeled data. Then, we propose some possible use cases of the corpus with baseline results. The use cases concern scientific fields from both speech and text processing, with language model adaptation, thematic segmentation and transcription to slide alignment.

Malgré les faiblesses connues de cette métrique, les performances de différents systèmes de reconnaissance automatique de la parole sont généralement comparées à l’aide du taux d’erreur sur les mots. Les transcriptions automatiques de ces systèmes sont de plus en plus exploitables et utilisées dans des systèmes complexes de traitement automatique du langage naturel, par exemple pour la traduction automatique, l’indexation, la recherche documentaire... Des études récentes ont proposé des métriques permettant de comparer la qualité des transcriptions automatiques de différents systèmes en fonction de la tâche visée. Dans cette étude nous souhaitons mesurer, qualitativement, l’apport de l’adaptation automatique des modèles de langage au domaine visé par un cours magistral. Les transcriptions du discours de l’enseignant peuvent servir de support à la navigation dans le document vidéo du cours magistral ou permettre l’enrichissement de son contenu pédagogique. C’est à-travers le prisme de ces deux tâches que nous évaluons l’apport de l’adaptation du modèle de langage. Les expériences ont été menées sur un corpus de cours magistraux et montrent combien le taux d’erreur sur les mots est une métrique insuffisante qui masque les apports effectifs de l’adaptation des modèles de langage.

Lack of data can be an issue when beginning a new study on historical handwritten documents. In order to deal with this, we present the character-based decoder part of a multilingual approach based on transductive transfer learning for a historical handwriting recognition task on Italian Comedy Registers. The decoder must build a sequence of characters that corresponds to a word from a vector of letter-ngrams. As learning data, we created a new dataset from untapped resources that covers the same domain and period of our Italian Comedy data, as well as resources from common domains, periods, or languages. We obtain a 97.42% Character Recognition Rate and a 86.57% Word Recognition Rate on our Italian Comedy data, despite a lexical coverage of 67% between the Italian Comedy data and the training data. These results show that an efficient system can be obtained by a carefully selecting the datasets used for the transfer learning.

L’absence de données annotées peut être une difficulté majeure lorsque l’on s’intéresse à l’analyse de documents manuscrits anciens. Pour contourner cette difficulté, nous proposons de diviser le problème en deux, afin de pouvoir s’appuyer sur des données plus facilement accessibles. Dans cet article nous présentons la partie décodeur d’un encodeur-décodeur multimodal utilisant l’apprentissage par transfert de connaissances pour la transcription des titres de pièces de la Comédie Italienne. Le décodeur transforme un vecteur de n-grammes au niveau caractères en une séquence de caractères correspondant à un mot. L’apprentissage par transfert de connaissances est réalisé principalement à partir d’une nouvelle ressource inexploitée contemporaine à la Comédie-Italienne et thématiquement proche ; ainsi que d’autres ressources couvrant d’autres domaines, des langages différents et même des périodes différentes. Nous obtenons 97,27% de caractères bien reconnus sur les données de la Comédie-Italienne, ainsi que 86,57% de mots correctement générés malgré une couverture de 67,58% uniquement entre la Comédie-Italienne et l’ensemble d’apprentissage. Les expériences montrent qu’un tel système peut être une approche efficace dans le cadre d’apprentissage par transfert.

La segmentation d’un texte en rhèses, unités-membres signifiantes de la phrase, permet de fournir des adaptations de celui-ci pour faciliter la lecture aux personnes dyslexiques. Dans cet article, nous proposons une méthode d’identification automatique des rhèses basée sur un apprentissage supervisé à partir d’un corpus que nous avons annoté. Nous comparons celle-ci à l’identification manuelle ainsi qu’à l’utilisation d’outils et de concepts proches, tels que la segmentation d’un texte en chunks.