• Langue : Français
• Discipline : Sciences du langage
• Identifiant : 2021LILUH007
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 19/04/2021

Résumé en langue originale

La simplification automatique de textes est un domaine du traitement automatique des langues (TAL) qui vise à traiter des textes difficiles à lire pour un public donné de façon à les rendre plus accessibles. Notre objectif consiste à simplifier automatiquement les textes médicaux et de santé. Nous présentons l'ensemble de notre travail sur cette question, qui va de la collecte et analyse de corpus jusqu’aux expériences en simplification automatique.Nous commençons par la collecte d’un corpus comparable de textes médicaux. Ce corpus est constitué de couples de documents qui traitent du même sujet : l’un s’adressant à un public spécialiste et l’autre à un public néophyte. Le corpus contient trois types de textes : des informations sur les médicaments, des bilans de revues systématiques de littérature médicale et des articles encyclopédiques. Une fois les documents collectés, nous annotons un sous-ensemble de ces documents et analysons les transformations linguistiques qui y sont mises en œuvre lors de la simplification.À partir du corpus comparable, nous mettons en place une méthode pour en extraire un corpus parallèle, c’est-à-dire un corpus comprenant des couples de phrases qui ont le même sens mais diffèrent par leur degré de difficulté. Ce type de corpus représente le matériau principal pour les méthodes de simplification automatique. Notre méthode d'extraction de phrases parallèles comporte deux étapes : (1) le préfiltrage de paires de phrases candidates à l’alignement selon des heuristiques syntaxiques et (2) la classification binaire permettant de distinguer les phrases en relation de simplification. Nous évaluons différents classifieurs ainsi que l’influence du déséquilibre des données sur les performances. Afin de valoriser ce corpus parallèle, nous créons également un corpus de paires de phrases annotées selon leur similarité sémantique, avec des scores allant de 0 (sémantique indépendante) à 5 (même sémantique). Les deux corpus sont disponibles pour la recherche.Enfin, nous présentons une série d’expériences en simplification automatique de textes médicaux en français. Ainsi, nous mettons à l’œuvre une méthode neuronale issue de la traduction automatique. Nous utilisons plusieurs ressources : le corpus parallèle médical construit par nous, le corpus parallèle de langue générale automatiquement traduit par nous de l'anglais vers le français ainsi qu’un lexique qui apparie des termes médicaux avec des termes ou paraphrases accessibles au grand public. Nous décrivons le protocole expérimental et menons une évaluation en deux volets, quantitatif et qualitatif. Les résultats sont comparables à l’état de l’art de la simplification en langue générale et montrent que les simplifications produites peuvent être exploitées dans le cadre d’une tâche de simplification assistée par ordinateur.

Résumé traduit

Automatic text simplification is a subdomain of natural language processing (NLP). It aims at processing texts that are difficult to read for a given audience in order to make them more accessible. Our goal consists in automatically simplifying medical texts. We present our whole work on that question, that goes from data collection and analysis to automatic simplification experiments.We begin with the process of collecting a comparable corpus of biomedical texts. The corpus is made of document pairs that deal with the same subject: one is written for a specialist audience and the other is written for non specialists. The corpus contains three types of texts: drug information, medical literature reviews and encyclopedia articles. Once the documents are collected, we annotate a subset of the corpus and analyze the linguistic transformations that occur during simplification.From the comparable corpus, we build a method to extract a parallel corpus, a corpus that contains sentence pairs where the sentences have the same meaning but differ by their degree of difficulty. This type of corpus represents the basic material for automatic simplification methods. Our parallel sentences extraction method is made of two steps: (1) prefiltering the pairs that are candidate for alignment using syntactic heuristics and (2) using a binary classifier to distinguish sentences that have the same meaning. We evaluate various classifiers as well as the impact of the data imbalance on the results. In order to promote the parallel corpus, also create a corpus of sentence pairs that are annotated according to their degree of semantic similarity, with scores ranging from 0 (no similarity) to 5 (same meaning). Both corpora are available for research.Finally, we present a series of experiments for the automatic simplification of biomedical french texts. Indeed, we use a neural method that comes from automatic translation. We use several resources: the parallel medical corpus that we built, the parallel general language corpus that we automatically translated from English to French and a lexicon that matches medical terms with terms or paraphrases that are more accessible. We describe the experimental protocol and evaluate the results in two manners, quantitatively and qualitatively. The results are similar to the state of the art in general language simplification and show that the resulting simplifications can be exploited as part of a computer aided simplification task.