Lionel Ramadier


2018

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Utilisation d’une base de connaissances de spécialité et de sens commun pour la simplification de comptes-rendus radiologiques (Radiological text simplification using a general knowledge base)
Lionel Ramadier | Mathieu Lafourcade
Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN

Dans le domaine médical, la simplification des textes est à la fois une tâche souhaitable pour les patients et scientifiquement stimulante pour le domaine du traitement automatique du langage naturel. En effet, les comptes rendus médicaux peuvent être difficile à comprendre pour les non spécialistes, essentiellement à cause de termes médicaux spécifiques (prurit, par exemple). La substitution de ces termes par des mots du langage courant peut aider le patient à une meilleure compréhension. Dans cet article, nous présentons une méthode de simplification dans le domaine médical (en français) basée sur un réseau lexico-sémantique. Nous traitons cette difficulté sémantique par le remplacement du terme médical difficile par un synonyme ou terme qui lui est lié sémantiquement à l’aide d’un réseau lexico-sémantique français. Nous présentons dans ce papier, une telle méthode ainsi que son évaluation.

2016

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Semantic Relation Extraction with Semantic Patterns Experiment on Radiology Reports
Mathieu Lafourcade | Lionel Ramadier
Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'16)

This work presents a practical system for indexing terms and relations from French radiology reports, called IMAIOS. In this paper, we present how semantic relations (causes, consequences, symptoms, locations, parts...) between medical terms can be extracted. For this purpose, we handcrafted some linguistic patterns from on a subset of our radiology report corpora. As semantic patterns (de (of)) may be too general or ambiguous, semantic constraints have been added. For instance, in the sentence néoplasie du sein (neoplasm of breast) the system knowing neoplasm as a disease and breast as an anatomical location, identify the relation as being a location: neoplasm r-lieu breast. An evaluation of the effect of semantic constraints is proposed.

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Patrons sémantiques pour l’extraction de relations entre termes - Application aux comptes rendus radiologiques (Here the title in English)
Lionel Ramadier | Mathieu Lafourcade
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)

Dans cet article nous nous intéressons à la tâche d’extraction de relations sémantiques dans les textes médicaux et plus particulièrement dans les comptes rendus radiologiques. L’identification de relations sémantiques est une tâche importante pour plusieurs applications (recherche d’information, génération de résumé, etc). Nous proposons une approche fondée sur l’utilisation de patrons sémantiques vérifiant des contraintes dans une base de connaissances.

2015

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Medical imaging report indexing: enrichment of index through an algorithm of spreading over a lexico-semantic network
Mathieu Lafourcade | Lionel Ramadier
Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing

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Augmentation d’index par propagation sur un réseau lexical Application aux comptes rendus de radiologie
Mathieu Lafourcade | Lionel Ramadier
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

Les données médicales étant de plus en plus informatisées, le traitement sémantiquement efficace des rapports médicaux est devenu une nécessité. La recherche d’images radiologiques peut être grandement facilitée grâce à l’indexation textuelle des comptes rendus associés. Nous présentons un algorithme d’augmentation d’index de comptes rendus fondé sur la propagation d’activation sur un réseau lexico-sémantique généraliste.

2014

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Annotations and inference of relations in a lexical semantic network : Applied to radiology (Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie) [in French]
Lionel Ramadier | Manel Zarrouk | Mathieu Lafourcade | Antoine Micheau
Proceedings of TALN 2014 (Volume 1: Long Papers)