Exploitation de la morphologie pour l’extraction automatique de paraphrases grand public des termes médicaux

Natalia Grabar* et Thierry Hamon**

* CNRS UMR 8163 STL, Université Lille 3, 59653 Villeneuve d’Ascq, France

** LIMSI-CNRS, BP133, Orsay, Université Paris 13, Sorbonne Paris Cité, France

Comme dans tous les domaines de spécialité, le domaine médical manipule des termes très spécifiques (p. ex., blépharospasme, alexitymie, appendicectomie), qui sont difficiles à comprendre par les non spécialistes. Nous proposons une méthode automatique pour l’acquisition de paraphrases, qui soient plus faciles à comprendre que les termes originaux. La méthode est basée sur l’analyse morphologique des termes, l’analyse syntaxique et la fouille de textes non spécialisés. L’analyse et l’évaluation des résultats indiquent que de telles paraphrases peuvent être extraites et présentent une compréhension plus facile. En fonction de paramètres, la précision varie entre 90 et 7,4 %. Ce type de ressources est utile pour plusieurs applications de TAL (p. ex., recherche d’information, simplification de textes, systèmes de question-réponses).