@inproceedings{buhnila-todirascu-2023-evaluation,
    title = "{\'E}valuation d{'}un g{\'e}n{\'e}rateur automatique de reformulations m{\'e}dicales",
    author = "Buhnila, Ioana  and
      Todirascu, Amalia",
    editor = "Servan, Christophe  and
      Vilnat, Anne",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux -- articles longs",
    month = "6",
    year = "2023",
    address = "Paris, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2023.jeptalnrecital-long.7/",
    pages = "80--93",
    language = "fra",
    abstract = "Les textes m{\'e}dicaux sont difficiles {\`a} comprendre pour le grand public {\`a} cause des termes de sp{\'e}cialit{\'e}. Ces notions m{\'e}dicales ont besoin d'{\^e}tre reformul{\'e}es en utilisant des mots de la langue commune. La reformulation repr{\'e}sente le processus de r{\'e}{\'e}criture qui a le r{\^o}le d{'}expliquer ou simplifier une phrase ou syntagme. Nous pr{\'e}sentons la m{\'e}thodologie de construction d{'}un jeu de donn{\'e}es original (termes et reformulations) permettant la d{\'e}tection et g{\'e}n{\'e}ration des nouvelles reformulations m{\'e}dicales. Pour compl{\'e}ter ce corpus, nous menons des exp{\'e}riences de g{\'e}n{\'e}ration automatique de reformulations m{\'e}dicales sous-phrastiques avec l{'}outil APT (Nighojkar {\&} Licato, 2021), qui s{'}appuie sur des techniques d{'}apprentissage profond. Nous adaptons le mod{\`e}le de langue de type Transformer T5 (Raffel et al., 2020) avec des termes m{\'e}dicaux et leur reformulations annot{\'e}s manuellement en fran{\c{c}}ais et en roumain, langue romane peu dot{\'e}e en ressources pour le TAL. Nous pr{\'e}sentons une analyse d{\'e}taill{\'e}e des r{\'e}sultats de la g{\'e}n{\'e}ration automatique des paraphrases."
}