Simplification automatique de textes biomédicaux en français: lorsque des données précises de petite taille aident ( F rench Biomedical Text Simplification : When Small and Precise Helps ) (2021)

Abstract: Nous présentons un résumé en français et un résumé en anglais de l’article (Cardon & Grabar, 2020), publié dans les actes de la conférence 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2020).

## résumé en français nous présentons des expériences de simplification automatique de textes biomédicaux en français. nous travaillons au niveau de la phrase. dans ce travail, nous utilisons deux corpus : pour effectuer la simplification automatiquement, nous utilisons l'outil opennmt-py @xcite , créé à l'origine pour la traduction bilingue. le fonctionnement de cet outil est basé sur une architecture encodeur-décoder avec mécanisme d'attention. nous exploitons opennmt-py pour transformer un texte technique en un texte simplifié. nous entraînons des modèles neuronaux sur les corpus parallèles constitués, en utilisant différents ratios de phrases de langue générale et spécialisée. en effet, nous avons un volume de phrases assez élevé pour décrire la simplification de la langue générale. cependant, ces phrases ne décrivent pas bien les transformations requises pour simplifier la langue médicale. les phrases parallèles provenant du domaine biomédical permettent donc de combler cette limite. nous utilisons aussi un lexique qui apparie des termes médicaux complexes avec des paraphrases accessibles au grand public (7 580 paraphrases pour 4 516 termes médicaux). nous pouvons ainsi mener trois séries d'expériences : nous évaluons les résultats avec les métriques bleu @xcite , sari @xcite et kandel @xcite . globalement, les résultats indiquent que des données spécialisées, même en petite quantité, aident significativement la simplification. ## english abstract we present experiments on automatic biomedical text simplification in french. we work at the sentence level. in this work, we use two corpora : in order to perform automatic simplification, we use the opennmt-py tool @xcite . it was created for machine translation. this tool operates on an encoder-decoder architecture with an attention mechanism. we exploit opennmt-py to transform technical sentences into simpler sentences. we train neural models on the parallel corpora, using different ratios of general language and specialized language. indeed, the volume of data is sufficient for describing general language simplification. though, the sentences do not describe transformations that are specific to the medical domain. the parallel sentences from the medical domain allow us to fill this gap. we also use a lexicon that maps complex medical terms with laymen paraphrases (7 580 paraphrases for 4 516 medical terms). thus we can perform three series of experiments 1. the lexicon is not used and the simplification is only based on the examples from the training corpora ; we evaluate the results with three metrics : bleu @xcite , sari @xcite and kandel @xcite . the results point out that little specialized data helps significantly the simplification.