Elaboration d’un corpus d’apprentissage à partir d’articles de recherche en chimie (2023)

Abstract: Dans le cadre d’un projet mené en 2021, un objectif consistait à extraire automatiquement des informations à partir d’articles de recherche en chimie des matériaux : des valeurs associées à des propriétés pour différents composants chimiques. Le travail présenté ici décrit les étapes de la construction du corpus textuel d’apprentissage, annoté manuellement par des experts du domaine selon les besoins identifiés dans le projet, pour une utilisation ultérieure par des outils d’extraction d’informations.

## introduction dans le cadre d'un projet mené en 2021 avec un consortium de chimie, un objectif consistait à extraire automatiquement les informations spécifiques suivantes à partir d'articles de recherche : des valeurs numériques associées à des propriétés pour différents composants chimiques. l'idée était de permettre ensuite des recherches dans la base de données regroupant les informations extraites, visant certains composants chimiques, certaines propriétés, ou avec des fourchettes sur des valeurs, pour repérer par exemple les valeurs obtenues sur une propriété ou pour identifier les composants chimiques ayant des valeurs recherchées sur une propriété, en proposant un lien avec le texte source afin de faciliter la validation des informations extraites. une quinzaine d'expert.es en chimie, avec des compétences et expertises variées, étaient disponibles pour participer aux différentes discussions et procéder à l'annotation manuelle des corpus. la plateforme inception @xcite , qui intègre l'outil d'annotation webanno, a été choisie pour permettre l'annotation manuelle d'extraits textuels par plusieurs annotateurs et annotatrices, en lien avec un modèle d'annotation partagé non modifiable devant être défini. alors que de nombreux travaux ciblent la génétique ou le biomédical @xcite , la chimie des matériaux est pauvre en support pour la construction de corpus d'apprentissage annotés manuellement. concernant les corpus annotés existants, il est difficile d'en trouver qui contiennent des entités de type composant chimique (chemical) et des entités de type propriété (property). le corpus bc5cdr 1 , disponible sur huggingface, propose le type d'entité « chemical », ainsi que « disease », mais il ne couvre pas des textes en lien avec la chimie des matériaux comme visés ici. un autre corpus, chemdner @xcite foot_0 , contient des annotations de noms de composants chimiques, mais ce n'est pas non plus un corpus lié à la chimie des matériaux et les types d'entité utilisés (abbreviation, family, formula, identifier, multiple, systematic et trivial), qui correspondent à différentes formes textuelles des noms de composants chimiques, ne sont pas directement pertinents dans notre approche. le travail présenté ici aborde des étapes et réflexions ayant permis de construire un corpus d'apprentissage, annoté manuellement par des experts du domaine selon les besoins identifiés, pour une utilisation ultérieure par des outils d'extraction d'informations utilisant l'apprentissage symbolique de patrons linguistiques tels que strass @xcite ou l'apprentissage à base de réseaux de neurones comme les transformers, en vue d'alimenter une base de données regroupant des informations issues de travaux de recherches ciblés. ## la construction du modèle d'annotation des ontologies existent pour couvrir le domaine très large de la chimie, telles que chebi (chemical entities of biological interest) @xcite , qui contient 46 000 entrées. ces modèles très détaillés ne sont pas adaptés à l'annotation manuelle pour l'extraction d'informations spécifiques. d'une part, il n'est pas envisageable de proposer pour l'annotation manuelle des modèles contenant des milliers de concepts, dont la structure et le contenu devraient être maîtrisés pour la production d'annotations manuelles homogènes et de bonne qualité. de plus, les relations répertoriées dans chebi ne couvrent pas l'association de valeurs numériques à des propriétés de composants chimiques mais principalement l'organisation des concepts : « is a », « has part »… enfin, de nombreux noms de composants chimiques cités dans les articles de recherche ne correspondent pas à des entités chimiques préexistantes mais font juste référence à des compositions spécifiques testées dans les expériences décrites, tels que « abs/graphene » (extrait 1) ou « abs/zno » (extrait 2). dans ce contexte, nous avons choisi de définir notre propre modèle d'annotation, le plus simple possible, centré sur le besoin visé. initialement, nous avons proposé le modèle suivant : un type d'entité central « chemical » et deux types complémentaires « property » et « value » complétés par des relations de type « has_property » et « has_value ». cependant, la confrontation avec les premiers extraits textuels a rapidement fait remonter certaines limites. en effet, peu de phrases sont réellement centrées sur le nom explicite du composant chimique, avec une valeur et un nom de propriété. ainsi dans la phrase 1, le nom du composant chimique n'est pas précisé. l'objectif étant l'extraction de valeurs sur les propriétés, il nous a ensuite semblé pertinent de centrer le modèle sur les entités de type value, mais cette modélisation n'a pas été validée par certains experts, et nous avons pu observer que certaines valeurs n'étaient pas toujours explicitement données dans les textes (voir extrait 3). enfin, les conditions d'obtention des valeurs, telles que les conditions de températures par exemple, sont très importantes pour expliquer des différences de valeurs. nous avons dû ajouter le nouveau type d'entité « condition », associé à des valeurs numériques (extrait 2 : « infill density of 50% ») ou non (extrait 2 : « line » correspond à la mise en forme du matériau). ce type d'entité regroupe des informations très variées, allant de températures à des noms d'appareils de mesure utilisés. l'annotation manuelle de textes permet de tracer des relations binaires orientées entre deux entités, or dans le besoin visé ici plusieurs relations différentes peuvent être définies entre les quatre types d'entités, puisqu'une valeur correspond à une propriété pour un composant chimique avec une ou plusieurs conditions et valeurs associées. afin de simplifier la tâche d'annotation, et pour éviter d'avoir différentes annotations acceptables pour une même phrase, nous avons retenu les quatre types de relations suivants pour l'annotation manuelle, plutôt centrés autour du concept « property », avec entre parenthèses le ou les types d'entités source possibles suivis du type d'entité cible : is_property_of(property, chemical), has_value([property, condition], value), measured_at([property,value], condition) et with_condition(chemical, condition). ## la préparation à l'annotation manuelle les chimistes disponibles pour réaliser l'annotation manuelle du corpus n'ont jamais eu à effectuer ce type de tâche. un tutoriel a été mis en place et leur a été présenté afin de diriger leur façon d'annoter les extraits d'articles avec l'outil inception. voici quelques commentaires qui ont été exprimés pour la production des annotations manuelles et leur exploitation :