Note ABES Simplification automatique de textes techniques et spécialisés Automatic simplification of technical and specialized texts Traitement automatique des langues Simplification automatique de textes Biomédical Natural language processing Automatic text simplification Biomedical Génération automatique de textes Médecine Terminologie 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. 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. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 2042660 https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSHS/2021/2021LILUH007.pdf https://theses.hal.science/tel-03343769 https://theses.hal.science/tel-03343769 https://theses.fr/2021LILUH007/abes https://theses.hal.science/tel-03343769 https://theses.hal.science/tel-03343769 https://theses.hal.science/tel-03343769 Cardon Re?mi 1986-07-06 FR 255501498 https://theses.fr/2021LILUH007 2021LILUH007 https://doi.org/10.70675/baf0a970z0317z4d2fz8d51z8a53d5cf95f0 2021-04-19 Sciences du langage Université de Lille (2018-2021) 223446556 Doctorat Docteur es non oui Carlier Anne MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 069447209 Grabar Natalia MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 089015460 Canut Emmanuelle MADS_PRESIDENT_DU_JURY 069744726 Denis Pascal MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 204483069 Hamon Thierry MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 069054711 Saggion Horacio MADS_MEMBRE_DU_JURY_3 165111569 François Thomas MADS_RAPPORTEUR_1 257782834 Fabre Cécile MADS_RAPPORTEUR_2 052157776 École doctorale Sciences de l'homme et de la société (Lille ; 2006-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 148938809 Savoirs, textes, langage (Villeneuve d'Ascq, Nord ; 2006-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 094767386 11909 ddc:400 Carlier Anne Grabar Natalia Canut Emmanuelle Denis Pascal Hamon Thierry Saggion Horacio François Thomas Fabre Cécile École doctorale Sciences de l'homme et de la société (Villeneuve d'Ascq, Nord) Savoirs, textes, langage (Villeneuve d'Ascq, Nord) PDF 2042660