Language models encode linguistic proprieties and are used as input for more specific models. Using their word representations as-is for specialised and low-resource domains might be less efficient. Methods of adapting them exist, but these models often overlook global information about how words, terms, and concepts relate to each other in a corpus due to their strong reliance on attention. We consider that global information can influence the results of the downstream tasks, and combination with contextual information is performed using graph convolution networks or GCN built on vocabulary graphs. By outperforming baselines, we show that this architecture is profitable for domain-specific tasks.

Les modèles de langue prodonds encodent les propriétés linguistiques et sont utilisés comme entrée pour des modèles plus spécifiques. Utiliser leurs représentations de mots telles quelles pour des domaines peu dotés se révèle être moins efficace. De plus, ces modèles négligent souvent les informations globales sur le vocabulaire au profit d’une plus forte dépendance à l’attention. Nous considérons que ces informations influent sur les résultats des tâches en aval. Leur combinaison avec les représentations contextuelles est effectuée à l’aide de réseaux de neurones à base de graphes. Nous montrons que l’utilité de cette combinaison qui surpassent les performances de baselines.

L’apprentissage de la deuxième langue (L2) est un processus progressif dans lequel l’apprenant améliore sa maîtrise au fur et à mesure de l’apprentissage. L’analyse de productions d’apprenants intéresse les chercheurs et les enseignants car cela permet d’avoir une meilleure idée des difficultés et les facilités d’apprentissage et de faire des programmes didactiques plus adaptés. Cela peut également donner des indications sur les difficultés cognitives à maîtriser les notions grammaticales abstraites dans une nouvelle langue. Nous proposons de travailler sur un corpus de productions langagières d’apprenants d’anglais provenant de différents pays et donc ayant différentes langues maternelles (L1). Notre objectif consiste à catégoriser ces productions langagières selon six niveaux de langue (A1, A2, B1, B2, C1, C2). Nous utilisons différents ensembles de descripteurs, y compris les verbes et expressions modaux. Nous obtenons des résultats intéressants pour cette catégorisation multiclasse, ce qui indique qu’il existe des différences linguistiques inhérentes entre les différents niveaux.

L’annotation d’un corpus est une tâche difficile et laborieuse, notamment sur des textes de spécialité comme les textes biomédicaux. Ainsi, dans un contexte comme l’extraction des interactions alimentmédicament (FDI), l’annotation du corpus POMELO a été réalisée par un seul annotateur et présente des risques d’erreur. Dans cet article, nous proposons d’identifier ces problèmes d’annotation en utilisant un corpus Silver Standard (CSS) que nous établissons à partir d’un vote majoritaire parmi les annotations proposées par des modèles entraînés sur un domaine similaire (interaction médicamentmédicament – DDI) et l’annotation manuelle à évaluer. Les résultats obtenus montrent que l’annotation dans POMELO est considérablement éloignée du CSS. L’analyse des erreurs permet d’en identifier les principales causes et de proposer des solutions pour corriger l’annotation existante.

La simplification de textes a émergé comme un sous-domaine actif du traitement automatique des langues, du fait des problèmes pratiques et théoriques qu’elle permet d’aborder, ainsi que de ses nombreuses applications pratiques. Des corpus de simplification sont nécessaires pour entrainer des systèmes de simplification automatique ; ces ressources sont toutefois rares et n’existent que pour un petit nombre de langues. Nous montrons ici que dans un contexte où les ressources pour la simplification sont rares, il reste néanmoins possible de construire des systèmes de simplification, en ayant recours à des corpus synthétiques, par exemple obtenus par traduction automatique, et nous évaluons diverses manières de les constituer.

L’édition 2020 du défi fouille de texte (DEFT) a proposé deux tâches autour de la similarité textuelle et une tâche d’extraction d’information. La première tâche vise à identifier le degré de similarité entre paires de phrases sur une échelle de 0 (le moins similaire) à 5 (le plus similaire). Les résultats varient de 0,65 à 0,82 d’EDRM. La deuxième tâche consiste à déterminer la phrase la plus proche d’une phrase source parmi trois phrases cibles fournies, avec des résultats très élevés, variant de 0,94 à 0,99 de précision. Ces deux tâches reposent sur un corpus du domaine général et de santé. La troisième tâche propose d’extraire dix catégories d’informations du domaine médical depuis le corpus de cas cliniques de DEFT 2019. Les résultats varient de 0,07 à 0,66 de F-mesure globale pour la sous-tâche des pathologies et signes ou symptômes, et de 0,14 à 0,76 pour la sous-tâche sur huit catégories médicales. Les méthodes utilisées reposent sur des CRF et des réseaux de neurones.

Les corpus textuels sont utiles pour diverses applications de traitement automatique des langues (TAL) en fournissant les données nécessaires pour leur création, adaptation ou évaluation. Cependant, dans certains domaines comme le domaine médical, l’accès aux données est rendu compliqué, voire impossible, pour des raisons de confidentialité et d’éthique. Il existe néanmoins de réels besoins en corpus cliniques pour l’enseignement et la recherche. Pour répondre à ce défi, nous présentons dans cet article le corpus CAS contenant des cas cliniques de patients, réels ou fictifs, que nous avons compilés. Ces cas cliniques en français couvrent plusieurs spécialités médicales et focalisent donc sur différentes situations cliniques. Actuellement, le corpus contient 4 300 cas (environ 1,5M d’occurrences de mots). Il est accompagné d’informations (discussions des cas cliniques, mots-clés, etc.) et d’annotations que nous avons effectuées au regard des besoins de la recherche en TAL dans ce domaine. Nous présentons également les résultats de premières expériences de recherche et d’extraction d’information qui ont été effectuées avec ce corpus annoté. Ces expériences peuvent fournir une baseline à d’autres chercheurs souhaitant travailler avec les données.

Les interactions aliments-médicaments (FDI) se produisent lorsque des aliments et des médicaments sont pris simultanément et provoquent un effet inattendu. Nous considérons l’extraction de ces interactions dans les textes comme une tâche d’extraction de relation pouvant être résolue par des méthodes de classification. Toutefois, étant donné que ces interactions sont décrites de manière très fine, nous sommes confrontés au manque de données et au manque d’exemples par type de relation. Pour résoudre ce problème, nous proposons d’appliquer une adaptation de domaine à partir des interactions médicament-médicament (DDI) qui est une tâche similaire, afin d’établir une correspondance entre les types de relations et d’étiqueter les instances FDI selon les types DDI. Notre approche confirme une cohérence entre les 2 domaines et fournit une base pour la spécification des relations et la pré-annotation de nouvelles données. Les performances des modèles de classification appuie également l’efficacité de l’adaptation de domaine sur notre tâche.

Cet article présente la campagne d’évaluation DEFT 2019 sur l’analyse de textes cliniques rédigés en français. Le corpus se compose de cas cliniques publiés et discutés dans des articles scientifiques, et indexés par des mots-clés. Nous proposons trois tâches indépendantes : l’indexation des cas cliniques et discussions, évaluée prioritairement par la MAP (mean average precision), l’appariement entre cas cliniques et discussions, évalué au moyen d’une précision, et l’extraction d’information parmi quatre catégories (âge, genre, origine de la consultation, issue), évaluée en termes de rappel, précision et F-mesure. Nous présentons les résultats obtenus par les participants sur chaque tâche.

Les interactions aliment-médicament se produisent lorsque des aliments et des médicaments pris ensembles provoquent un effet inattendu. Leur reconnaissance automatique dans les textes peut être considérée comme une tâche d’extraction de relation à l’aide de méthodes de classification. Toutefois, étant donné que ces interactions sont décrites de manière très fine, nous sommes confrontés au manque de données et au manque d’exemples par type de relation. Pour résoudre ce problème, nous proposons une approche efficace pour regrouper des relations partageant une représentation similaire en groupes et réduire le manque d’exemples. Notre approche améliore les performances de la classification des FDI. Enfin, nous contrastons une méthode de regroupement intuitive basée sur la définition des types de relation et un apprentissage non supervisé basé sur les instances de chaque type de relation.

Patients and their families often require a better understanding of medical information provided by doctors. We currently address this issue by improving the identification of difficult to understand medical words. We introduce novel embeddings received from RNN - FrnnMUTE (French RNN Medical Understandability Text Embeddings) which allow to reach up to 87.0 F1 score in identification of difficult words. We also note that adding pre-trained FastText word embeddings to the feature set substantially improves the performance of the model which classifies words according to their difficulty. We study the generalizability of different models through three cross-validation scenarios which allow testing classifiers in real-world conditions: understanding of medical words by new users, and classification of new unseen words by the automatic models. The RNN - FrnnMUTE embeddings and the categorization code are being made available for the research.

In this paper, we address the problem of automatically constructing a relevant corpus of scientific articles about food-drug interactions. There is a growing number of scientific publications that describe food-drug interactions but currently building a high-coverage corpus that can be used for information extraction purposes is not trivial. We investigate several methods for automating the query selection process using an expert-curated corpus of food-drug interactions. Our experiments show that index term features along with a decision tree classifier are the best approach for this task and that feature selection approaches and in particular gain ratio outperform frequency-based methods for query selection.

Textual data are useful for accessing expert information. Yet, since the texts are representative of distinct language uses, it is necessary to build specific corpora in order to be able to design suitable NLP tools. In some domains, such as medical domain, it may be complicated to access the representative textual data and their semantic annotations, while there exists a real need for providing efficient tools and methods. Our paper presents a corpus of clinical cases written in French, and their semantic annotations. Thus, we manually annotated a set of 717 files into four general categories (age, gender, outcome, and origin) for a total number of 2,835 annotations. The values of age, gender, and outcome are normalized. A subset with 70 files has been additionally manually annotated into 27 categories for a total number of 5,198 annotations.

Nous faisons l’hypothèse que les mots techniques inconnus dotés d’une structure interne (mots affixés ou composés) peuvent fournir des indices linguistiques à un locuteur, ce qui peut l’aider à analyser et à comprendre ces mots. Afin de tester notre hypothèse, nous proposons de travailler sur un ensemble de mots techniques provenant du domaine médical. Un grand ensemble de mots techniques est annoté par cinq annotateurs. Nous effectuons deux types d’analyses : l’analyse de l’évolution des mots compréhensibles et incompréhensibles (de manière générale et en fonction de certains suffixes) et l’analyse des clusters avec ces mots créés par apprentissage non-supervisé, sur la base des descripteurs linguistiques et extra-linguistiques. Nos résultats indiquent que, selon la sensibilité linguistique des annotateurs, les mots techniques peuvent devenir décodables et compréhensibles. Quant aux clusters, le contenu de certains reflète la difficulté des mots qui les composent et montre également la progression des annotateurs dans leur compréhension. La ressource construite est disponible pour la recherche : http://natalia.grabar.free.fr/rated-lexicon.html.

We assume that unknown words with internal structure (affixed words or compounds) can provide speakers with linguistic cues as for their meaning, and thus help their decoding and understanding. To verify this hypothesis, we propose to work with a set of French medical words. These words are annotated by five annotators. Then, two kinds of analysis are performed: analysis of the evolution of understandable and non-understandable words (globally and according to some suffixes) and analysis of clusters created with unsupervised algorithms on basis of linguistic and extra-linguistic features of the studied words. Our results suggest that, according to linguistic sensitivity of annotators, technical words can be decoded and become understandable. As for the clusters, some of them distinguish between understandable and non-understandable words. Resources built in this work will be made freely available for the research purposes.

When patients take more than one medication, they may be at risk of drug interactions, which means that a given drug can cause unexpected effects when taken in combination with other drugs. Similar effects may occur when drugs are taken together with some food or beverages. For instance, grapefruit has interactions with several drugs, because its active ingredients inhibit enzymes involved in the drugs metabolism and can then cause an excessive dosage of these drugs. Yet, information on food/drug interactions is poorly researched. The current research is mainly provided by the medical domain and a very tentative work is provided by computer sciences and NLP domains. One factor that motivates the research is related to the availability of the annotated corpora and the reference data. The purpose of our work is to describe the rationale and approach for creation and annotation of scientific corpus with information on food/drug interactions. This corpus contains 639 MEDLINE citations (titles and abstracts), corresponding to 5,752 sentences. It is manually annotated by two experts. The corpus is named POMELO. This annotated corpus will be made available for the research purposes.

Nous présentons, dans cet article, une adaptation à l’arabe standard moderne d’un extracteur de termes pour le français et l’anglais. L’adaptation a d’abord consisté à décrire le processus d’extraction des termes de manière similaire à celui défini pour l’anglais et le français en prenant en compte certains particularités morpho-syntaxiques de la langue arabe. Puis, nous avons considéré le phénomène de l’agglutination de la langue arabe. L’évaluation a été réalisée sur un corpus de textes médicaux. Les résultats montrent que parmi 400 termes candidats maximaux analysés, 288 sont jugés corrects par rapport au domaine (72,1%). Les erreurs d’extraction sont dues à l’étiquetage morpho-syntaxique et à la non-voyellation des textes mais aussi à des phénomènes d’agglutination.

Nous présentons une interface Web pour la visualisation etl’annotation de textes avec des étiquettes morphosyntaxiques etdes lemmes. Celle-ci est actuellement utilisée pour annoter destextes ukrainiens avec le jeu d’étiquettes Multext-East. Les utilisateurs peuvent rapidement visualiser les annotationsassociées aux mots d’un texte, modifier les annotationsexistantes ou en ajouter de nouvelles. Les annotations peuvent chargéeset exportées en XML au format TEI, mais aussi sous forme tabulée.Des scripts de conversion de format et de chargement dans une basede données sont également mis à disposition.

Patients are often exposed to medical terms, such as anosognosia, myelodysplastic, or hepatojejunostomy, that can be semantically complex and hardly understandable by non-experts in medicine. Hence, it is important to assess which words are potentially non-understandable and require further explanations. The purpose of our work is to build specific lexicon in which the words are rated according to whether they are understandable or non-understandable. We propose to work with medical words in French such as provided by an international medical terminology. The terms are segmented in single words and then each word is manually processed by three annotators. The objective is to assign each word into one of the three categories: I can understand, I am not sure, I cannot understand. The annotators do not have medical training nor they present specific medical problems. They are supposed to represent an average patient. The inter-annotator agreement is then computed. The content of the categories is analyzed. Possible applications in which this lexicon can be helpful are proposed and discussed. The rated lexicon is freely available for the research purposes. It is accessible online at http://natalia.grabar.perso.sfr.fr/rated-lexicon.html

Nous sommes tous concernés par notre état de santé et restons sensibles aux informations de santé disponibles dans la société moderne à travers par exemple les résultats des recherches scientifiques, les médias sociaux de santé, les documents cliniques, les émissions de télé et de radio ou les nouvelles. Cependant, il est commun de rencontrer dans le domaine médical des termes très spécifiques (e.g., blépharospasme, alexitymie, appendicectomie), qui restent difficiles à comprendre par les non spécialistes. Nous proposons une méthode automatique qui vise l’acquisition de paraphrases pour les termes médicaux, qui soient plus faciles à comprendre que les termes originaux. La méthode est basée sur l’analyse morphologique des termes, l’analyse syntaxique et la fouille de textes non spécialisés. L’analyse et l’évaluation des résultats indiquent que de telles paraphrases peuvent être trouvées dans les documents non spécialisés et présentent une compréhension plus facile. En fonction des paramètres de la méthode, la précision varie entre 86 et 55%. Ce type de ressources est utile pour plusieurs applications de TAL (e.g., recherche d’information grand public, lisibilité et simplification de textes, systèmes de question-réponses).

Le calcul de la similarité sémantique entre les termes repose sur l’existence et l’utilisation de ressources sémantiques. Cependant de telles ressources, qui proposent des équivalences entre entités, souvent des relations de synonymie, doivent elles-mêmes être d’abord analysées afin de définir des zones de fiabilité où la similarité sémantique est plus forte. Nous proposons une méthode d’acquisition de synonymes élémentaires grâce à l’exploitation des terminologies structurées au travers l’analyse de la structure syntaxique des termes complexes et de leur compositionnalité. Les synonymes acquis sont ensuite profilés grâce aux indicateurs endogènes inférés automatiquement à partir de ces mêmes terminologies (d’autres types de relations, inclusions lexicales, productivité, forme des composantes connexes). Dans le domaine biomédical, il existe de nombreuses terminologies structurées qui peuvent être exploitées pour la constitution de ressources sémantiques. Le travail présenté ici exploite une de ces terminologies, Gene Ontology.

L’un des objectifs du projet ALVIS est d’intégrer des informations linguistiques dans des moteurs de recherche spécialisés. Dans ce contexte, nous avons conçu une plate-forme d’enrichissement linguistique de documents issus du Web, OGMIOS, exploitant des outils de TAL existants. Les documents peuvent être en français ou en anglais. Cette architecture est distribuée, afin de répondre aux contraintes liées aux traitements de gros volumes de textes, et adaptable, pour permettre l’analyse de sous-langages. La plate-forme est développée en Perl et disponible sous forme de modules CPAN. C’est une structure modulaire dans lequel il est possible d’intégrer de nouvelles ressources ou de nouveaux outils de TAL. On peut ainsi définir des configuration différentes pour différents domaines et types de collections. Cette plateforme robuste permet d’analyser en masse des données issus du web qui sont par essence très hétérogènes. Nous avons évalué les performances de la plateforme sur plusieurs collections de documents. En distribuant les traitements sur vingt machines, une collection de 55 329 documents du domaine de la biologie (106 millions de mots) a été annotée en 35 heures tandis qu’une collection de 48 422 dépêches relatives aux moteurs de recherche (14 millions de mots) a été annotée en 3 heures et 15 minutes.

The paper describes the ALVIS annotation format and discusses the problems that we encountered for the indexing of large collections of documents for topic specific search engines. This paper is exemplified on the biological domain and on MedLine abstracts, as developing a specialized search engine for biologist is one of the ALVIS case studies. The ALVIS principle for linguistic annotations is based on existing works and standard propositions. We made the choice of stand-off annotations rather than inserted mark-up, and annotations are encoded as XML elements which form the linguistic subsection of the document record.

Cet article propose une définition formelle de la notion de couverture lexicale. Celleci repose sur un ensemble de quatre métriques qui donnent une vue globale de l’adéquation d’une ressource lexicale à un corpus et permettent ainsi de guider le choix d’une ressource en fonction d’un corpus donné. Les métriques proposées sont testées dans le contexte de l’analyse de corpus spécialisés en génomique : 5 terminologies différentes sont confrontées à 4 corpus. La combinaison des valeurs obtenues permet de discerner différents types de relations entre ressources et corpus.

Le processus de construction de terminologie ne peut être entièrement automatisé. Les méthodes et des outils de la terminologie computationnelle permettent de prendre en charge une partie de la tâche, mais l’expertise humaine garde une place prépondérant. Le défi pour les outils terminologiques est de dégrossir les tâches qui sont soit trop longues soit trop complexes pour l’utilisateur tout en permettant à ce dernier d’intégrer ses propres connaissances spécialisées et en lui laissant le contrôle sur la terminologie à construire. Nous montrons ici comment le rôle de cette expertise est pris en compte dans SynoTerm, l’outil d’acquisition de relation de synonymie entre termes que nous avons d ́eveloppé.