Évaluation d’un générateur automatique de reformulations médicales (2023)

Abstract: Les textes médicaux sont difficiles à comprendre pour le grand public à cause des termes de spécialité. Ces notions médicales ont besoin d’être reformulées en utilisant des mots de la langue commune. La reformulation représente le processus de réécriture qui a le rôle d’expliquer ou simplifier une phrase ou syntagme. Nous présentons la méthodologie de construction d’un jeu de données original (termes et reformulations) permettant la détection et génération des nouvelles reformulations médicales. Pour compléter ce corpus, nous menons des expériences de génération automatique de reformulations médicales sous-phrastiques avec l’outil APT (Nighojkar & Licato, 2021), qui s’appuie sur des techniques d’apprentissage profond. Nous adaptons le modèle de langue de type Transformer T5 (Raffel et al., 2020) avec des termes médicaux et leur reformulations annotés manuellement en français et en roumain, langue romane peu dotée en ressources pour le TAL. Nous présentons une analyse détaillée des résultats de la génération automatique des paraphrases.

## introduction les connaissances médicales de spécialité sont facilement consultables en ligne. pourtant, elles ne sont pas toujours facilement compréhensibles pour le grand public. cette difficulté est due au grand nombre de termes médicaux employés dans ces textes. le terme est une unité lexicale de spécialité qui représente des connaissances spécifiques à un domaine du savoir @xcite . la terminologie médicale est difficile à comprendre pour un non-spécialiste à cause de l'origine grecque ou latine de dénominations, par exemple le terme « myocardiaque », formé avec une base latine « myo » (muscle) et une base grecque « cardia » (coeur) @xcite . ces connaissances spécialisées sont faciles à comprendre pour un spécialiste, mais leur sens reste souvent obscur pour le grand public, d'où la nécessité d'une vulgarisation constante dans ce domaine @xcite . vulgariser la médecine représente le processus de simplification lexicale et syntaxique qui a comme but de rendre les notions médicales très techniques compréhensibles en fonction du public cible. informer correctement le grand public sur les questions médicales est une tâche qui demande un effort soutenu, vu l'innovation continue et les défis sanitaires constants @xcite . nous considérons que les reformulations sont nécessaires dans la vulgarisation scientifique @xcite . la reformulation est un processus linguistique de transformation du discours qui a le rôle d'expliquer, simplifier ou pointer une phrase ou un syntagme. nous travaillons sur des reformulations sous-phrastiques, ne dépassant pas la portée de la phrase, qui se présentent sous forme d'explications, de paraphrases (syntagmes synonymiques) ou de définitions de termes scientifiques monolexicaux et polylexicaux, de type « <@xmath0. notre objectif est double : de construire manuellement un corpus valide de termes médicaux et leurs reformulations (au sens large du terme) et de générer automatiquement d'autres reformulations médicales à partir de nos données annotées précédemment sur deux corpus, en français et en roumain, et ainsi agrandir automatiquement nos corpus de reformulations. ce qui nous motive davantage dans notre recherche est le nombre restreint de ressources pour la reformulation dans le domaine médical pour la simplification de textes @xcite , particulièrement pour des langues de moindre diffusion comme le roumain @xcite . nous présentons dans la section 2 l'état de l'art sur la génération des reformulations, suivi par notre méthodologie et les données exploitées (dans la section 3). dans la section 4 nous présentons nos expériences de génération automatique, l'analyse et l'évaluation des résultats de génération de reformulations médicales. la conclusion, la comparaison avec l'état de l'art et des perspectives de recherches sont présentées dans la section 5. ## contexte certaines études ont été réalisées sur la reformulation dans le domaine de la médecine @xcite @xcite . des ressources lexicales comme wordnet @xcite pour la langue générale et umls @xcite ou snomed @xcite pour le domaine médical sont utiles pour l'identification automatique des paraphrases selon leur degré de synonymie @xcite . il existe plusieurs travaux sur la simplification lexicale automatique des textes écrits @xcite @xcite @xcite . ces études sont réalisées sur des termes simples et majoritairement sur la paraphrase phrastique. nous travaillons sur les reformulations sous-phrastiques de termes médicaux simples et polylexicaux. nous prenons en compte des reformulations variées (définitions, exemples, explications) qui sont très différentes au niveau lexical et syntaxique par rapport à l'original. notre but est de construire un corpus de reformulations qui illustre ces phénomènes et de générer des nouvelles reformulations médicales. dans ce sens, nous nous intéressons à l'apprentissage automatique par réseaux de neurones, car plusieurs méthodes peuvent être appliquées pour travailler sur la paraphrase : les méthodes basées sur des mesures de similarité textuelle (sts ou pi) comptabilisent les mots qui ont une forme similaire. ces méthodes ont des limites quant à l'identification des paraphrases qui utilisent des mots ou des phrases avec des formes très différentes. ainsi, nous adoptons une architecture neuronale de type paradigme contradictoire, qui vise à identifier des différences lexicales et syntaxiques, qui permet aussi de générer des paraphrases (pg) pour créer des reformulations les plus diverses possibles, en gardant le plus possible le même contenu sémantique (moins pour les reformulations de type explication). nous considérons cette méthode la plus adaptée à notre tâche d'identification de la reformulation, vu la grande diversité des reformulations médicales identifiées dans nos corpus : paraphrases, exemplifications, synonymes, de type définition, explication ou abréviation. nous présentons en détail cette architecture dans le point suivant. ## méthodologie afin de générer des reformulations spécifiques au domaine médical, nous devons adapter le modèle de langue t5 à l'aide de données médicales. nos données sont des paires (terme médical, reformulation médicale), en français et en roumain, données que nous avons extrait semiautomatiquement à l'aide des ontologies et des reformulations. ces données sont annotées manuellement, suivant la méthodologie proposée par @xcite . nous adaptons le modèle t5 pour le français, ainsi que pour le roumain et nous utilisons l'architecture apt @xcite pour la génération de prédictions de reformulations médicales. ces prédictions sont analysées et évaluées en suivant notre échelle de lisibilité pour élargir les corpus de reformulations. nous détaillons ces étapes et les données utilisées par la suite.