La désambiguisation des abréviations du domaine médical (Disambiguation of abbreviations from the medical domain) (2020)

Abstract: Les abréviations, tout en étant répandues dans la langue, ont une sémantique assez opaque car seulement les premières lettres sont transparentes. Cela peut donc empêcher la compréhension des abréviations, et des textes qui les contiennent, par les locuteurs. De plus, certaines abréviations sont ambiguës en ayant plusieurs sens possibles, ce qui augmente la difficulté de leur compréhension. Nous proposons de travailler avec les abréviations de la langue médicale dans un cadre lié à la simplification automatique de textes. Dans le processus de simplification, il faut en effet choisir la forme étendue des abréviations qui soit correcte pour un contexte donné. Nous proposons de traiter la désambiguïsation d’abréviations comme un problème de catégorisation supervisée. Les descripteurs sont construits à partir des contextes lexical et syntaxique des abréviations. L’entraînement est effectué sur les phrases qui contiennent les formes étendues des abréviations. Le test est effectué sur un corpus construit manuellement, où les bons sens des abréviations ont été définis selon les contextes. Notre approche montre une F-mesure moyenne de 0,888 sur le corpus d’entraînement en validation croisée et 0,773 sur le corpus de test.

## introduction les abréviations sont assez répandues dans les informations et les situations qui nous entourent. les quelques exemples en (1) illustrent la variété de ces situations. notre compétence linguistique face aux abréviations varie en fonction de la nature de ces abréviations. ainsi, la signification de certaines abréviations peut nous être connue du fait de leur fréquence d'emploi dans la langue et de leur implication dans le quotidien, comme c'est le cas de caf, pc, tgv, adp ou même avc et irm. avec d'autres abréviations, la compréhension est beaucoup moins aisée, comme par exemple avec dp, acp ou ac. dans ces cas, il est nécessaire de disposer de la forme étendue des abréviations pour mieux les comprendre. en effet, les abréviations ont une sémantique très opaque car seulement les premières lettres sont transparentes alors que le reste des mots ne l'est pas. de plus, les abréviations et les mots qui les composent peuvent être spécifiques aux domaines de spécialité, comme le domaine médical dans les exemples que nous utilisons. la sémantique devient alors encore plus opaque. pour aider le lecteur à bien comprendre la signification des abréviations, et des textes qui les comportent, il est nécessaire de fournir au moins les formes étendues des abréviations. notons que, dans ce qui suit, nous utilisons de manière équivalente les termes suivants : forme étendue, forme développée, développement et sens des abréviations. la simplification, automatique ou manuelle, de textes a justement pour objectif de rendre un texte plus lisible et compréhensible. ainsi, différents guides d'aide à la rédaction de documents simples et accessibles @xcite ; unapei, 2019) préconisent, entre autres, de fournir les formes étendues des abréviations. cela correspond au cadre dans lequel s'inscrit notre travail : simplifier automatiquement les documents en langue française pour les rendre plus faciles à comprendre. nous nous intéressons ici plus particulièrement à l'explicitation et la simplification d'abréviations. une autre particularité est que la simplification est effectuée avec les documents techniques du domaine médical. ce domaine, tout en touchant intimement à notre vie, manipule typiquement de nombreux termes et abréviations spécialisés. la simplification d'abréviations repose sur la disponibilité et l'exploitation de ressources dédiées, où les abréviations sont associées avec leurs formes étendues, comme dans les exemples en (1). cependant, de nombreuses abréviations peuvent être ambiguës et avoir plusieurs développements possibles. par exemple, dans la langue générale, l'abréviation pc peut signifier personal computer mais aussi parti communiste, et seul le contexte pourra indiquer quel sens et quelle forme étendue correspondante sont corrects pour une occurrence donnée de cette abréviation. la même situation se vérifie dans les langues de spécialité : les abréviations techniques peuvent également être ambiguës et avoir plusieurs développements possibles. c'est notamment le cas des abréviations en (2). le nombre d'abréviations ambiguës est potentiellement élevé et peut donc concerner un nombre assez important de phrases. le fait qu'une abréviation ait plusieurs développements possibles devient donc problématique, car le système de simplification doit sélectionner la forme développée correcte pour une abréviation étant donné le contexte. il est donc nécessaire d'effectuer la désambiguïsation pour simplifier une phrase donnée correctement. dans ce qui suit, nous présentons d'abord un état de l'art sur la désambiguïsation de mots et termes (section 2). ensuite, nous décrivons notre démarche pour désambiguïser les abréviations du domaine médical en français (section 3). les résultats sont présentés et discutés dans la section 4. nous concluons avec quelques pistes d'amélioration et les perspectives pour les travaux futurs. pour la présentation de travaux existants, nous différencions les méthodes non supervisées (section 2.1) et les méthodes supervisées (section 2.2). l'avantage de méthodes non supervisées est qu'elles ne demandent pas de gros corpus annotés pour l'entraînement de systèmes et sont donc plus faciles à mettre en place. en revanche, elles obtiennent théoriquement de moins bons résultats que les méthodes supervisées car elles utilisent moins de connaissances et disposent d'une plus petite fraction de la vérité de terrain @xcite . nous verrons cependant que les chercheurs mettent en place différentes approches afin de réduire l'effort nécessaire à la création de données annotées pour l'entraînement, grâce à l'exploitation de corpus parallèles, de corpus faiblement annotés ou encore de connaissances fournies par des ressources existantes, comme l'umls @xcite . ## méthodologie notre méthode est une méthode supervisée qui s'appuie sur cinq classifieurs tels qu'implémentés dans la librairie scikitlearn @xcite . nous décrivons les données exploitées, les paramètres de la méthode et les principes de l'évaluation. les abréviations, le corpus d'entraînement et le corpus de test sont issus du corpus clear @xcite . il s'agit d'un corpus composé de trois sous-corpus de textes comparables : un sous-corpus de notices de médicaments, un sous-corpus de résumés de revues systématiques et un sous-corpus d'articles d'encyclopédies en ligne gratuites. ce corpus contient en effet de nombreuses abréviations du domaine médical. nous avons également constaté que plusieurs de ces abréviations sont ambiguës, comme les exemples en (2) présentés dans la section 1. ## résultats le tableau 2 indique les résultats obtenus avec une validation croisée à 10 plis sur le corpus d'entraînement. nous pouvons constater que ces résultats sont assez élevés et que l'algorithme multi-layer perceptron (mlp) obtient de meilleurs résultats avec une f-mesure de 0,888. les valeurs de précision et de rappel sont équilibrées pour les différents algorithmes testés. ces résultats en validation croisée sont comparables avec les résultats de l'état de l'art @xcite . la dernière colonne du tableau indique les performances obtenues avec la baseline. nous voyons que tous les algorithmes exploités montrent des résultats supérieurs à la baseline. ## conclusion et discussion nous avons présenté notre travail sur la désambiguïsation d'abréviations du domaine médical. après étude des différents moyens pour effectuer la désambiguisation, nous avons proposé d'utiliser une approche par catégorisation supervisée. l'exploitation de ressources sémantiques, comme la terminologie meshs utilisée dans un travail existant @xcite , reste une perspective pour les travaux futurs. de plus, nous disposons d'un nombre assez importants d'exemples. ainsi, l'entraînement est effectué sur des phrases, obtenues à partir du corpus clear, qui contiennent les formes étendues, et donc non ambiguës, des abréviations. le test est effectué sur un corpus construit manuellement, où les bons sens des abréviations ont été définis selon leurs contextes phrastiques ou, si nécessaire, la consultation du document d'origine. l'utilisation de ces deux types d'évaluation (validation croisée et corpus de test) montre que, bien que les résultats en validation croisée soient prometteurs, ce n'est pas forcément le cas lorsque le corpus de test est utilisé. l'approche d'apprentissage supervisé (algorithme decision tree) montre actuellement une f-mesure moyenne de 0,888 sur le corpus d'entraînement en validation croisée et 0,773 sur le corpus de test. les résultats montrés par la baseline, où l'on assigne les sens à la catégorie majoritaire, sont supérieurs dans le corpus de test. nous pensons que le déséquilibre entre les catégories devrait être réduit pour disposer de plus d'exemples et obtenir de meilleurs résultats. nous avons ainsi plusieurs pistes pour le travail à venir : -compléter le corpus d'entraînement avec d'autres exemples, notamment tirés de documents médicaux autre que le corpus clear, ce qui permettraient d'améliorer les résultats pour plusieurs abréviations actuellement sous-représentées, -compléter l'ensemble d'abréviations avec d'autres développements possibles, ce qui peut conduire à l'augmentation de l'ambiguïté de certaines abréviations (plus de sens connus) et à l'augmentation du nombre d'abréviations ambiguës, -mettre à jour les modèles et créer de nouveaux modèles pour la désambiguïsation d'abréviations. finalement, ce système de désambiguïsation sera intégré dans un système plus global dédié à la simplification de textes techniques du domaine médical.