Patrons sémantiques pour l’extraction de relations entre termes - Application aux comptes rendus radiologiques (Here the title in E nglish) (2016)

Abstract: 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.

## introduction l'extraction de relations sémantiques à partir de textes peut avoir deux buts principaux. le premier est d'aider à indexer des documents en vue de réaliser un système de recherche d'information. le deuxième est l'amélioration de la qualité de bases de connaissances @xcite que l'on peut ainsi enrichir en nouvelles relations (non présentes dans la base de connaissances) présentes dans les textes. cet article traite de l'extraction de relations sémantiques avec ajout de contraintes entre des entités, dans le domaine médical et plus particulièrement dans celui de la radiologie. plusieurs travaux se sont focalisés sur l'analyse sémantique de textes médicaux, soit en proposant une méthode de reconnaissance des entités médicales à l'aide de ressources ontologiques du domaine @xcite , soit en s'intéressant à la tâche d'extraction de relations entre les entités médicales @xcite . song et al @xcite proposent un système qui combine les deux approches. nous proposons ici imaios, un système d'extraction de relations sémantiques à partir de comptes rendus de radiologie en français. notre corpus est constitué de 35 000 comptes rendus représentant différentes modalités d'imagerie médicale (irm, scanner, radiographie, échographie, radiologie interventionnelle). le système imaios utilise comme base de connaissances un réseau lexicosémantique de langue française, jeuxdemots 1 (jdm). bien que le réseau jdm soit un réseau de connaissances générales, il inclut aussi des connaissances médicales (surtout radiologiques) qui ont été ajoutées dans le cadre du projet imaios (en collaboration avec des médecins radiologues). notre méthode repose ainsi sur une base de connaissances qui contient une grande quantité d'informations telles que le pos (part of speech), le lemme, des variantes orthographiques, des pluriels ainsi que de nombreuses relations sémantiques (80 types de relations différentes). dans cet article, nous présentons une méthode d'extraction des relations sémantiques (cause, conséquences, symptômes, lieu, partie de,...) entre des termes. dans ce but, nous avons construit manuellement des patrons linguistiques à partir d'un sous-ensemble de notre corpus de comptes rendus radiologiques. comme certains patrons linguistiques (de, avec, sous, etc.) peuvent être trop généraux, des contraintes sémantiques sur les relations ont été ajoutées. par exemple, dans la phrase néoplasie du sein, le système, reconnaissant néoplasie comme une maladie et sein comme un lieu anatomique, identifie la relation comme étant une relation de lieu : néoplasie r_lieu sein, grâce à des contraintes sémantiques, bien que le patron linguistique du soit très général. une évaluation de l'ajout de contraintes est proposée. ## etat de l'art la plupart des travaux concernant l'extraction de relations sémantiques se concentrent sur des relations indépendantes du domaine @xcite ; @xcite . dans le domaine général l'extraction de relations sémantiques entre entités utilise soit des approches statistiques @xcite ; @xcite et/ou des techniques d'apprentissage automatique ainsi que des approches basées sur l'utilisation de patrons ou des règles d'extraction @xcite ; @xcite ; @xcite voire des approches combinant ces deux techniques @xcite . au vu des difficultés à déterminer le type de relations entre deux termes à cause de l'ambigüité des patrons linguistiques, @xcite ont proposé d'ajouter des contraintes sémantiques pour la détection de relations de méronymie. ils ont déterminé 20 contraintes par un algorithme d'apprentissage et ont obtenu une précision de 83%. d'autres contraintes lexicales et syntaxiques ont été appliquées sur des relations exprimées par des verbes @xcite . plus de 30% des relations extraites grâce à ces contraintes ont une précision de 80% ou plus. dans notre corpus il est difficile de se fier aux verbes étant donné qu'ils sont fréquemment omis dans les comptes rendus radiologiques. concernant l'extraction de relations sémantiques dans le domaine biomédical, il existe quatre principales techniques : l'une se base sur les co-occurences @xcite , une autre fait intervenir des patrons linguistiques ou de règle @xcite . enfin, il existe des techniques basées sur des approches d'apprentissage supervisé à l'aide par exemple de machine à vecteurs de support (svm) @xcite ainsi que des approches combinant ces deux techniques @xcite , @xcite . @xcite ont proposé un système fondé sur des patrons construits automatiquement en vue de l'extraction de quatre relations entre cinq types d'entités médicales (maladie-traitement, maladie-médicament, maladie-examen, maladie-symptômes). plusieurs travaux @xcite ont utilisé une méthode manuelle. les principales relations extraites sont les relations "traitement", "remède ("cure" en anglais), "détection", "signe". les méthodes à base de patrons linguistiques permettent une analyse efficace des relations entre entités, mais certaines relations sont indétectables par ces techniques à cause de l'ambiguïté de certains patrons. dans ce contexte, nous décrivons une approche qui ajoute des contraintes sémantiques sur les relations afin d'améliorer la précision du système d'extraction. ## méthode : patrons sémantiques les relations sémantiques extraites ont été choisies suivant les conseils de radiologues. le système consiste dans un premier temps à identifier les relations sémantiques entre les termes en utilisant des patrons linguistiques. par exemple, dans la phrase fracture du plancher orbital passant par le canal infra-orbitaire, la première étape identifie fracture du plancher orbital comme étant une maladie, et canal infra-orbital comme un lieu anatomique. grâce au patron linguistique passant par le, nous pouvons valider la présence d'une relation sémantique entre les deux termes. notre technique d'extraction via un filtrage des candidats (issus des patrons linguistiques) par des patrons sémantiques utilise comme base de connaissances le réseau lexico-sémantique jeuxdemots (jdm) @xcite . bien qu'il s'agisse d'un réseau de connaissances générales, il contient des données de plusieurs domaines de spécialités (botanique, ichtyologie, etc.) et en particulier du domaine de la médecine/radiologie @xcite (hypothèse de non séparation). l'utilisation de connaissances générales couplées à celles de spécialités permet une amélioration de certains aspects de l'analyse de textes médicaux, en particulier leur indexation. le réseau jdm est un graphe lexico-sémantique pour la langue française dont les relations entre termes sont capturées par la combinaison d'un gwap (game with a purpose) @xcite avec un outil contributif nommé diko (contribution manuelle et inférences automatiques avec validation @xcite ). ainsi, il existe 25 580 relations entrantes dans le réseau lexical jdm pour le terme anatomie ainsi que 15 000 relations pour le terme maladie. ## conclusion dans cet article, nous proposons une méthode pour extraire des relations sémantiques entre des entités dans des textes médicaux et plus particulièrement dans des comptes rendus de radiologie. notre méthode est basée sur l'utilisation des patrons linguistiques avec contraintes sémantiques qui peuvent être vérifiées grâce au réseau lexical jdm. nous avons montré que l'ajout de contraintes améliore de façon significative la précision, sans avoir recours à un analyseur syntaxique ou à un étiquetage morphosyntaxique. comme perspective à court terme, nous envisageons la construction de nouveaux patrons de relations. une piste future de notre travail est une meilleure couverture de notre système par la découverte/détection des patrons linguistiques de façon automatique @xcite . dans notre travail les contraintes ont été réalisées manuellement. dans le futur nous souhaitons implémenter une méthode automatique ou semi-automatique de détection des contraintes. @xcite a proposé une méthode par apprentissage pour découvrir les contraintes appliquées sur les variables participant à une relation de méronymie. cela permettra de créer de nouvelles contraintes afin d' améliorer la précision de notre système.